Biohub punta sull’intelligenza artificiale applicata alla biologia delle proteine. L’organizzazione di ricerca non profit fondata da Mark Zuckerberg e dalla moglie Priscilla Chan ha annunciato il lancio di un nuovo world model AI dedicato alla previsione delle strutture proteiche e alla progettazione di nuove molecole terapeutiche.
L’obiettivo è sviluppare una piattaforma aperta in grado di accelerare la scoperta di nuovi farmaci, riducendo drasticamente i tempi necessari per identificare proteine e molecole capaci di legarsi a target biologici rilevanti in oncologia, immunologia e in altre aree terapeutiche.
La piattaforma integra diversi strumenti sviluppati da Biohub: l’atlante ESM, che raccoglie 6,8 miliardi di proteine e 1,1 miliardi di strutture; il modello linguistico ESMC, progettato per rappresentare virtualmente le proteine; e il motore ESMFold2, capace di prevedere le strutture tridimensionali delle proteine e le loro interazioni con molecole “binder”.
Le “binder” sono molecole progettate per legarsi in modo selettivo a specifici bersagli biologici — per esempio proteine coinvolte nello sviluppo di tumori o processi infiammatori — con l’obiettivo di bloccarne o modificarne l’attività. Le cosiddette “mini-binder” sono versioni più piccole e semplificate di queste proteine, progettate per mantenere la capacità di legame ma con dimensioni ridotte; una caratteristica che può facilitarne la produzione e l’utilizzo terapeutico.
Secondo Biohub, il sistema consentirà di passare da tempi di ricerca che oggi richiedono mesi o anni a processi completabili in pochi giorni o addirittura in poche ore.
I ricercatori dell’roganizzazione non profit hanno già utilizzato il sistema per sviluppare molecole binder contro cinque target considerati strategici in oncologia e immunologia — EGFR, PDGFRβ, PD-L1, CTLA-4 e CD45 — ottenendo percentuali di successo comprese tra il 36% e l’88% per le “minibinder”.
