AlphaFold: tool che ha rivoluzionato la Biologia Strutturale e ci avvicina alla soluzione del Protein Folding Problem.

Il primo capitolo tratta delle proteine, del protein folding problem, dei metodi di predizione delle strutture proteiche e fornisce un accenno riguardo alcuni importanti database proteici. Il secondo capitolo introduce alla teoria del Machine Learning ed alla sua applicazione nell’ambito della predizione di strutture proteiche. Viene anche ripercorsa l’evoluzione che hanno avuto le principali tecniche informatiche nello studio delle proteine, con particolare attenzione all’applicazione dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e delle Reti Neurali alle sequenze proteiche. Il terzo capitolo `e strettamente legato ad AlphaFold. Inizialmente sono analizzati i risultati ottenuti da quest’ultimo nelle edizioni 13 e 14 del CASP, che `e una competizione mondiale di predizione di strutture proteiche svolta biennalmente. Successivamente vengono confrontate le versioni di AlphaFold presentate nel 2018 e 2020, analizzandone le differenze principali. La parte centrale del capitolo riguarda il funzionamento di AlphaFold, sono infatti trattate le principali caratteristiche computazionali e viene analizzata l’architettura software, con particolare attenzione alle componenti pi`u importanti quali l’Evoformer e lo Structure Module. Una sezione di questo capitolo tratta di AlphaFold Protein Structure Database, pubblicato da DeepMind nel 2021 e contenente oltre 200 milioni di strutture proteiche predette tramite AlphaFold. Infine viene fornita un’overview di quelle che sono le possibili applicazioni di quest’ultimo in campo biologico e medico.