-
Mondiali: Inghilterra con la Croazia, ecco i 12 gironi
-
Il cda di Mps rinnova la piena fiducia a Lovaglio
-
Mondiali: se qualificata l'Italia nel girone B con Canada
-
Esa, rivisto a 22,3 miliardi il contributo degli Stati membri
-
Mondiali: Argentina pesca l'Austria, il Brasile con Marocco
-
Mediobanca, accordo con Nagel e Vinci, 5 milioni a testa
-
Europei nuoto 25 m, Ceccon d'oro nei 100 dorso
-
Mondiali: Trump 'da bambino vidi Pelè giocare, uno dei migliori'
-
Mondiali: Trump riceve il premio Fifa per la pace da Infantino
-
Premiato con 1 milione il progetto europeo su nuova astronomia
-
Mondiali:Infantino 'evento unico, come 104 Superbowl in un mese'
-
Borsa: Milano chiude fiacca, giù Mediobanca e Mps
-
Il prezzo del gas chiude in rialzo a 27,27 euro
-
Fotovoltaico al posto dell'amianto su 200 tetti industriali
-
Mondiali: Trump 'il calcio sport grandioso, arriva negli Usa'
-
F1: fratelli Leclerc in pista, Charles 'lo sognavamo da bambini'
-
Alessandro Siani debutta con il nuovo show Fake News
-
Mondiali: Trump arrivato al Kennedy Center per il sorteggio
-
Vanoli 'inizia un mese importante, sta a noi trascinare tifosi'
-
Molaro, velo da sposa con 1000 proiettili contro la guerra
-
Monitorare gli alimenti con sensori da smaltire nell'umido
-
Milano-Cortina, Ralph Lauren disegna le divise del team Usa
-
Borsa: l'Europa stabile dopo l'inflazione Usa
-
Weaver, 'in Avatar molte emergenze del nostro mondo'
-
I sindacati, 'massiccia adesione a sciopero nazionale Ikea'
-
Tarantino spara a zero su Paul Dano e Owen Wilson
-
Borsa: l'Europa positiva dopo Wall Street, Milano +0,2%
-
Un'IA al servizio della scienza, può aggregare dati da più fonti
-
Una Battaglia Dietro l'Altra e Marty Supreme nella top 10 di Afi
-
La Grazia di Sorrentino esce negli Usa, applausi dalla critica
-
Its Academy consacra 16 giovani artigiani del costume
-
Tornatore, 'il biopic su Cucinelli? Impossibile dirgli di no'
-
Afraa Al-Noaimi dal Qatar alla Prima della Scala
-
'Usa, l'Europa prenda il controllo della Nato entro 2027'
-
Fedriga, iniziati colloqui tra Fincantieri e Comune Monfalcone
-
Antartide, al via la missione scientifica della nave Laura Bassi
-
Maculopatia senile, positivi i primi dati sulla terapia genica
-
Niente rc auto per auto storiche, basta polizza 'statica'
-
Grigory Sokolov torna al Lingotto con Beethoven e Brahms
-
Borsa: l'Europa in attesa dei dati Usa, spread a 69,7 punti
-
Celentano, primo remix ufficiale brano L'Emozione Non Ha Voce
-
Mal di testa cronico, nuovo farmaco dimezza gli attacchi
-
Influenza per quasi 600mila in 7 giorni, in tutto 3,3 milioni
-
L'inquinamento da plastica aggravato dal riscaldamento globale
-
Netflix vince su Paramount, trattative esclusive per Warner Bros
-
Ciak per 'Ritorno a Buenos Aires' nuovo film di Marco Bechis
-
Milano Cortina ora è anche una canzone con Il Pagante
-
Amiloidosi cardiaca, nasce il primo registro nazionale
-
Putin omaggia Gandhi,'sosteneva principi che la Russia difende'
-
Laghat, storia vera di cavalli, redenzione e coming of age
Proteine disordinate progettate su misura con l'aiuto dell'IA
Faranno nuova luce su origini e trattamenti di diverse malattie
Dopo i grandi passi avanti fatti negli ultimi anni nella progettazione di proteine su misura con funzioni specifiche, diventa ora possibile costruire anche molecole disordinate, quelle cioè che non assumono mai una forma fissa ma cambiano costantemente: l'importante risultato si deve ad un nuovo metodo basato sull'Intelligenza Artificiale messo a punto da ricercatori delle statunitensi Harvard e Northwestern University. Il metodo colma una lacuna presente anche in AlphaFold, il sistema dell'azienda britannica Google DeepMind vincitore del premio Nobel per la Chimica 2024. Lo studio, pubblicato sulla rivista Nature Computational Science, consentirà dunque di fare luce su origini e possibili trattamenti di diverse malattie che vedono coinvolte proteine disordinate, come il Parkinson. Il 30% delle proteine espresse dal Dna umano, che svolge un ruolo chiave in moltissime funzioni, ha una struttura disordinata ed è dunque molto difficile da prevedere anche per gli strumenti di IA più potenti. Per risolvere questo problema, i ricercatori guidati da Ryan Krueger di Harvard e Krishna Shrinivas della Northwestern hanno sfruttato algoritmi già usati in altri ambiti, che gli hanno permesso di addestrare un computer a riconoscere come anche piccolissime variazioni nelle sequenze di amminoacidi che compongono una proteina influenzano le proprietà finali della molecola. Hanno poi collegato un motore di ricerca in grado di selezionare gli amminoacidi più adatti a svolgere una specifica funzione, in modo da progettare proteine con le caratteristiche desiderate. Il risultato è che le molecole così ottenute non sono ipotesi dell'IA, ma si basano su come le proteine si comportano realmente in natura.
Th.Gonzalez--AT