Un team guidato dal ricercatore bioinformatico Maxat Kulmanov e dal capo del gruppo di ricerca Robert Hoehndorf, dell’Università saudita King Abdullah University of Science and Technology, ha sviluppato uno strumento AI in grado di prevedere la funzione di proteine sconosciute.
Lo strumento supera i metodi analitici esistenti per ottenere lo stesso risultato ed è persino in grado di analizzare le proteine prive di corrispondenze chiare nei set di dati esistenti.
Il modello si chiama DeepGO-SE, sfrutta modelli linguistici di grandi dimensioni simili a quelli utilizzati dagli strumenti di intelligenza artificiale generativa come Chat-GPT. Consente ai computer di elaborare ‘logicamente’ i risultati costruendo modelli definiti. La funzione proteica viene individuata deducendo lo scenario più plausibile basato sul buon senso e sul ragionamento riguardo a ciò che dovrebbe accadere in questi modelli.
“Questo metodo ha molte applicazioni – afferma Robert Hoehndorf – soprattutto quando è necessario ragionare su dati e ipotesi generati da una rete neurale o da un altro modello di apprendimento automatico“.
