parlare. Sono più veloci e a basso consumo energetico. Inoltre, rappresentano una vasta parte della transizione energetica. Questa è una slide sul costo del sequenziamento del DNA (Slide 5, pag. 61). Quando abbiamo iniziato, 25 o 30 anni fa, il costo era di 10 milioni di dollari e poi è sceso a un milione. Ha seguito la legge di Moore, per quelli di voi che conoscono la legge di Moore. Poi, ha superato la legge di Moore ed è caduto vertiginosamente, come una pietra. Ora siamo a circa 1.030 dollari, per il sequenziamento del DNA. Non passerà molto prima di arrivare a 500. Il sequenziamento del DNA è uno strumento essenziale nella ricerca biologica. Quindi ora è economico, ampiamente disponibile, molte aziende lo fanno e i giovani ricercatori ne hanno accesso per fare ricerca. Questa slide terrorizza molte persone (Slide 6, pag. 61). Questo è l’editing genomico e queste sono le due donne che hanno ricevuto il Premio Nobel per la Chimica per il loro lavoro, che ha portato alla possibilità di modificare i geni. Il motivo per cui molti sono terrorizzati risiede, di certo, negli usi positivi e straordinariamente potenti dell’editing genomico nel trattare le malattie e in alcuni usi piuttosto preoccupanti che la comunità scientifica spera di prevenire. Ancora un paio di questioni da analizzare. Probabilmente potrei fermarmi con questa slide, ma ho ancora un po’ di tempo. Questa è la struttura 3D delle proteine (Slide 7, pag. 62). Molte persone conoscono le sequenze di aminoacidi nelle proteine, però questo non aiuta nel cercare di sviluppare un vaccino o un farmaco, perché bisogna sapere come si legano con le altre molecole. Per sapere come si legano, bisogna sapere come si piegano ed è qui che entra in gioco la struttura tridimensionale. Questo, praticamente fino a oggi, era un processo molto intenso e complicato realizzato in laboratorio. DeepMind, che credo voi tutti conosciate, è un gruppo di esperti di intelligenza artificiale gestito da Alphabet, con sede a Londra. Gran parte di ciò che producono è open source. Si usa e basta. Hanno prodotto degli algoritmi di apprendimento automatico, con un sistema di calcoli che predice la struttura tridimensionale delle proteine in maniera molto accurata, direi molto molto accurata. La grande transizione 54
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