Pietro Liò | Designing biological molecules with generative AI

Pietro Liò, Designing biological molecules with generative AI: from RNA structure to synthesizable drugs

In questo intervento presso l’ *Accademia Nazionale dei Lincei* , *Pietro Liò* (Sapienza Università di Roma e University of Cambridge) esplora l'impatto rivoluzionario dell'intelligenza artificiale generativa nella modellazione delle strutture biologiche.

La ricerca si focalizza sul nesso fondamentale tra struttura e funzione: dalla predizione della forma delle proteine alla progettazione di nuovi farmaci. Attraverso l'analisi di strumenti d'avanguardia come *AlphaFold* , il Professor Liò illustra come le reti neuronali e l'organizzazione dell'informazione a grafi abbiano permesso un salto tecnologico senza precedenti, superando i limiti temporali ed economici dei metodi tradizionali come la cristallografia a raggi X.

*Punti chiave dell'intervento:*
* *IA Generativa e Proteine "Neverborn" :* La capacità dei nuovi modelli di mappare distribuzioni di probabilità per creare proteine che non esistono in natura, aprendo scenari inediti per l'evoluzione sintetica e la bioingegneria.
* *Il Ruolo del Rumore e dei Grafi :* L'utilizzo di tecniche innovative che sfruttano il rumore matematico e le *Graph Neural Networks* (GNN) per ricostruire strutture 3D vincolate e funzionali.
* *Oltre le Proteine: la sfida dell'RNA :* Le complessità intrinseche nella predizione delle "macchinette" a RNA, fondamentali per la comprensione delle origini della vita e per lo sviluppo di nuove terapie.
* *Drug Design e Reinforcement Learning :* L'applicazione di modelli come *Syflonet* e tecniche di *Gflonet* per identificare tasche di legame ottimali e sintetizzare molecole farmaceutiche con maggiore efficienza e minori costi.

L'intervento si conclude con una riflessione critica sul gap tra innovazione tecnologica e comprensione scientifica, sottolineando la necessità di rendere questi modelli sempre più spiegabili per una reale integrazione nella pratica biomedica.

*HASHTAG:*
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