Il recente Premio Nobel per la Chimica è andato per metà a Demis Hassabis e John Jumper, inventori di Alphafold2, il SW di IA di Google Deep Mind che permette di ottenere la forma e la struttura di una proteina dal suo corrispettivo codice genetico. Meno di 6 mesi fa, tuttavia, lo stesso Hassabis, CEO di Deep Mind, ha lanciato Aphafold 3, una versione aggiornata del SW che permette di predire non solo la struttura delle proteine, ma anche come queste interagiscono con altre proteine, molecole farmacologiche, frammenti di DNA. Ed è proprio per capirne le interazioni che vogliamo conoscere la struttura delle proteine. Se quindi l’impatto di Alphafold 2 sulla ricerca scientifica è testimoniato dal Nobel, quale impatto possiamo aspettarci da Alphafold3? Ne parliamo con Pietro Faccioli, professore di Biofisica Computazionale dell'Università di Milano-Bicocca.