Il sistema AI2BMD (ab initio biomolecular dynamics) basato sull’intelligenza artificiale di Microsoft rappresenta un cambiamento fondamentale nell’approccio degli scienziati alla scoperta di farmaci e alla ricerca sulle proteine. La tecnologia, sviluppata nel corso di quattro anni di ricerca e pubblicata su Nature, colma un divario cruciale nelle capacità di simulazione biomolecolare.
I metodi tradizionali di simulazione delle proteine hanno sempre dovuto affrontare un dilemma: le simulazioni classiche di dinamica molecolare sono rapide ma mancano di accuratezza chimica, mentre i metodi di chimica quantistica sono precisi ma non scalabili su grandi biomolecole. AI2BMD risolve questo problema utilizzando un innovativo schema di frammentazione delle proteine combinato con campi di forze basati sul machine learning.
Il sistema è in grado di simulare in modo efficiente proteine con oltre 10.000 atomi con un’accuratezza ab initio (di principi primi), riducendo i tempi di calcolo di diversi ordini di grandezza rispetto ai metodi convenzionali. Questa innovazione permette ai ricercatori di osservare il ripiegamento, lo spiegamento e le interazioni delle proteine con potenziali composti farmacologici in modi prima impossibili.
AI2BMD ha già dimostrato il suo valore pratico in applicazioni reali. Nel 2023 si è aggiudicato il primo posto alla competizione inaugurale Global AI Drug Development, prevedendo con precisione un composto chimico in grado di legarsi alla principale proteasi di SARS-CoV-2. Microsoft Research ha inoltre avviato una collaborazione con il Global Health Drug Discovery Institute, fondato dalla Gates Foundation, per sfruttare questa tecnologia nella progettazione di farmaci per malattie che colpiscono i paesi a basso e medio reddito.
La capacità del sistema di effettuare screening virtuali estremamente accurati dei candidati farmaci sta rivoluzionando i tempi della ricerca farmaceutica. Attività che un tempo richiedevano anni possono ora essere completate in pochi mesi, accelerando potenzialmente le soluzioni a urgenti sfide sanitarie globali come la tubercolosi e le nuove minacce virali.
Come parte dell’iniziativa più ampia di Microsoft "AI for Science", AI2BMD esemplifica come l’intelligenza artificiale possa apprendere non solo il linguaggio umano, ma anche quello della natura—incluse molecole, proteine e sistemi biologici—per affrontare le sfide scientifiche più urgenti dell’umanità.