Il premio Nobel per la chimica 2024 è stato assegnato a Demis Hassabis e John M. Jumper di DeepMind e David Baker della University of Washington. La motivazione per i primi due è : “for protein structure prediction”; per Becker “for computational protein design”
Comune denominatore della assegnazione sono le proteine e lo sviluppo di software intelligenti. E in entrambi i casi si tratta di esempio virtuosi e positivi sia di uso dell’Intelligenza Artificiale che di collaborazione nella comunità scientifica.
Demis Hassabis è il fondatore di DeepMind, vocata allo sviluppo di intelligenze artificiali nell’orbita di Google. Mente eclettica e indubbiamente geniale, progettista di videogiochi, neuroscienziato, imprenditore. Un predestinato.
John M. Jumper ha studiato fisica e matematica e ha lavorato all’ottimizzazione dei software per le simulazioni dei modelli durante il suo dottorato in fisica teorica.
Baker 30 anni fa ha sviluppato un software – Rosetta – per la progettazione di proteine; nel 2003 pubblicò Top7, una proteina che non esisteva in natura.
Le proteine sono uno dei 3 nutrienti fondamentali assieme a grassi e carboidrati. Sono formate da catene di amminoacidi che si ripiegano in strutture delle dimensioni dei nanometri (miliardesimi di metro) e sono i più importanti basilari per applicazioni essenziali nella vita biologica e industriale, dalla farmacologia alla veicolazione di enzimi e molecole.
Le strutture proteiche sono molto difficili da studiare: negli anni 50 fu messa a punto una tecnica basata sulla cristallografia a Raggi X, negli anni 90 fu istituito il CASP, una sorta di concorso biennale aperto a tutta la comunità scientifica e tecnologica per sviluppare strumenti al fine di prevedere in modo veloce e affidabile le strutture proteiche ma i risultati furono scarsi, fino al 2018, quando DeepMind con il suo software intelligente AlphaFold raggiunse il 60% di affidabilità.
Nel gruppo di lavoro c’era anche Jumper che applicò, successivamente, gli ultimi sviluppi delle reti neurali per sviluppare il modello di AlphaFold 2; questo nuovo software nel 2020 vinse il CASP con una accuratezza previsionale comparabile a quella della cristallografia.
Da allora AlphaFold è diventato uno standard de facto e ha raccolto quasi 200 milioni di strutture proteiche da tutti gli organismi viventi ad oggi conosciuti, creando quella che oggi è la libreria mondiale delle proteine. Alphafold è usato da oltre 2 milioni di ricercatori in 190 paesi.
L’intuizione di Baker è stata quella di “invertire” l’approccio funzionale di Rosetta, convertendolo da previsionale a progettuale: perché non “aiutare” la natura progettando proteine per ruoli specifici?
Dopo Top7, Baker progettò e realizzò diverse altre proteine specializzate che potrebbero essere impiegate per la produzione di vaccini, per rilevare la presenza di specifiche sostanze e per trasportare molecole negli organismi viventi di destinazione.
Le ricadute sociali della sinergia tra AlphaFold e gli studi di Baker sembrano essere già importanti e potrebbero diventare enormi. E stavolta, forse, tutte positive.
Dalla comparsa della Intelligenza Artificiale nel mercato consumer, prima con ChatGPT e poi gli altri, abbiamo iniziato a interrogarci sul ruolo sociale della IA e a dubitare dell’eticità dello scenario che si prospetta.
Il caso di AlphaFold può, invece, delineare una diversa prospettiva: il progetto è nato dalla sinergia di contributi diversi e complementari, di menti geniali, di ambizioni universali, con un obiettivo comune, dotate di risorse adeguate e di strumenti abilitanti che hanno permesso di rendere realtà il disegno generale.
Prima di AlphaFold studiare le proteine richiedeva tempi lunghi e incertezze elevate, oltre a competenze verticali che costringevano la ricerca a settorializzarsi.
Questo Nobel mette in luce un modello positivo di come la Intelligenza Artificiale possa essere una risorsa differenziante, quando viene addestrata con informazioni tassonomiche, affidabili, prive di bias e pre-filtrate.
Ancora di più ci dice che uomini e Intelligenza Artificiale possono lavorare in sinergia piuttosto che in concorrenza: AlphaFold è oggi un patrimonio della scienza mondiale e una volta di più si dimostra che l’assunzione di responsabilità di chi pensa e usa gli strumenti scientifici fa la differenza.