L’intelligenza artificiale di Google e DeepMind, chiamata AlphaFold, è riuscita, nel corso degli anni a svolgere i più disparati e sorprendenti compiti. Per esempio, è riuscita a fare previsioni sulle strutture tridimensionali di proteine umane e di altri 20 organismi, come quelle del topo e del parassita della malaria, dando un grosso contributo alla ricerca scientifica. Ora invece sembra si stia preparando a scoprire nuovi antibiotici.

Al momento questo compito non sembra essere nelle sue capacità, stando a quanto dimostrato da uno studio del Massachusetts Institute of Technology (Mit). La ricerca è stata condotta da un gruppo di ricerca guidato da James Collins e ha testato le capacità di AlphaFord andando ad analizzare l’interazione tra 296 proteine dell’Escherichia Coli e 218 composti antibatterici.

Le simulazioni sono state usate con successo per simulare l’interazione di un elevato numero di composti con una sola proteina target, ma quando sono stati eseguiti su un più alto numero di target le previsioni si sono dimostrate meno accurate. L’intelligenza artificiale è stata messa in difficoltà da questa situazione che le impedisce di prendere decisioni ponderate.

Da quanto osservato emerge la necessità di migliorare i modelli informatici che AlphaFord utilizza per prevedere l’interazione tra proteine e farmaci che non sono, al momento, abbastanza efficienti.