Metoda e re e botuar në revistën Nature dhe e zhvilluar nga grupi kërkimor i udhëhequr nga David Baker, nga Universiteti i Uashingtonit në Seattle, lejon krijimin e shpejtë të molekulave të dobishme në shumë sektorë, nga biomarkerët për të identifikuar ndotësit ose sëmundjet dhe në të ardhmen në realizojnë nanomakinat.
"Është një hap i rëndësishëm përpara në krahasim me atë që kishim mësuar të bënim deri më tani," komentoi Marco Marcia, nga Laboratori Evropian i Biologjisë Molekulare (Embl), instituti kërkimor që përdor algoritmin AlphaFold të zhvilluar në bashkëpunim me DeepMind që ai e kishte bërë atë. ishte e mundur pak më pak se një vit më parë të parashikohej struktura tredimensionale e shumicës së proteinave të çdo organizmi të gjallë, mbi 200 milionë. “Tani kemi shkuar më tej, bëhet e mundur të projektohen proteina të reja, molekula në 3D që nuk ekzistonin deri më tani”.
Kjo është bërë e mundur nga një version i ri i RosettaFold, një algoritëm i ngjashëm me AlphaFold, i cili shfrytëzon një lloj tjetër qasjeje bazuar në të ashtuquajturat modele të difuzionit që përdoren për aplikime në gjenerimin e teksteve ose imazheve. Një nga rezultatet e para të marra nga studiuesit ishte projektimi i një proteine të re të aftë për t'u lidhur me sipërfaqen e një virusi të gripit, por potenciali i kësaj qasjeje të re mund të jetë i madh.
"Natyrisht që do të duhet kohë, por disa gjëra të rëndësishme mund të jenë tashmë të arritshme në një afat të shkurtër. Për shembull - shtoi Marcia - krijoni lehtësisht një molekulë të personalizuar për të identifikuar dhe shënuar disa ndotës shumë 'të pakapshëm' të pranishëm në ujë ose ajër ose të njohë një virus specifik me teste të thjeshta të pështymës. Në një të ardhme jo shumë të largët, do të jetë e mundur të mendohet përdorimi i këtyre mjeteve të reja për të krijuar, për shembull, makina të vërteta molekulare që ishin të pamundura deri më tani".