Capgemini lancia un Large Language Model specifico per il protein engineering e pensato per velocizzare il design di nuove proteine
Dal laboratorio di biotecnologia che Capgemini ha creato nella sua sede britannica arriva una novità interessante nel campo della ingegneria proteica: una nuova metodologia per il protein engineering che usa un Large Language Model specializzato - un protein Large Language Model (pLLM) - per prevedere le varianti proteiche più efficaci.
Capgemini spiega che questo nuovo approccio può accelerare la ricerca e "promuovere innovazioni scientifiche fondamentali" in settori quali la Sanità, l'agricoltura e le scienze ambientali. Questo perché il pLLM ridurrebbe di oltre il 99% i dati necessari per la progettazione delle sequenze proteiche, abbassando decisamente il tempo e le risorse necessari nelle attività di ricerca e lo sviluppo. Inoltre, potrebbe aprire la strada a casi d'uso che prima non erano realizzabili.
Il fatto che grazie al nuovo pLLM i ricercatori abbiano bisogno di meno dati di partenza per il loro lavoro è molto importante, spiega Capgemini. La nuova metodologia rende infatti possibili scoperte scientifiche con set di dati significativamente più piccoli, il che consente alle organizzazioni di innovare anche in scenari dove le risorse a disposizione sono limitate.

La metodologia presentata da Capgemini è stata sviluppata da Cambridge Consultants, il braccio "deep tech" di tutto il Gruppo Capgemini, ed è stata già applicata ad alcuni casi d'uso importanti per dimostrarne l'efficacia. Ad esempio, l'approccio è stato usato per potenziare l'enzima cutinasi, aumentando del 60% la sua capacità di degradare la plastica PET. Questo sviluppo può aiutare a raggiungere vari obiettivi di sostenibilità e contribuire a ridurre i costi operativi associati alla gestione dei rifiuti.
In un altro test, Capgemini ha usato la GenAI per ridurre il numero di esperimenti necessari a identificare varianti potenziate della proteina fluorescente verde (Green Fluorescent Protein - GFP) che viene spesso usata in esperimenti e tecniche di biologia molecolare. I test di Capgemini hanno avuto bisogno di solo 43 data point invece di migliaia, e hanno portato a una variante con un livello di luminosità sette volte superiore a quello della proteina naturale.
Tasferendo questa esperienza positiva in altri ambiti, secondo Capgemini, l'utilizzo della GenAI può ridurre in modo significativo il tempo e le risorse tipicamente necessari per i test sperimentali, in diversi campi che spaziano dalla scoperta di nuovi farmaci al miglioramento degli strumenti diagnostici.
Se questo articolo ti è piaciuto e vuoi rimanere sempre informato
Con una dotazione iniziale di 90 milioni di euro, la misura punta a rafforzare la competitività del sistema economico lombardo incentivando la collaborazione tra imprese e centri di ricerca.
29-05-2026
Ulteriore rialzo rispetto alla previsione diffusa lo scorso 30 aprile 2026 (Pil Italia: +0,2% la crescita congiunturale, +0,7% quella tendenziale). Ora la variazione acquisita per il 2026 è pari a 0,6%. Rispetto al trimestre precedente, risultano in aumento tutte le principali componenti della domanda interna.
29-05-2026
La necessità è supportata dalle rilevazioni della Commissione Europea, secondo cui il 53% delle dichiarazioni ambientali in Europa è vago o fuorviante, mentre il 40% è del tutto privo di prove. Nei negozi di prodotti non alimentari, ben il 76% delle merci esposte contiene un richiamo ecologico sul packaging o nella pubblicità, senza una base certa.
28-05-2026
Aperte le candidature per la storica Business Plan Competition. Le migliori idee nate dalla ricerca accademica e scientifica riceveranno premi in denaro, servizi di incubazione e l'accesso al Premio Nazionale per l'Innovazione di Bari.
28-05-2026
I dati dell'Osservatorio del Politecnico di Milano evidenziano una crescita del 9% del mercato. Medici e pazienti adottano in massa la Gen AI (spesso generalista), mentre il post-PNRR sconta l'incertezza sulla sostenibilità economica dei progetti.
Lavoro e intelligenza artificiale tra legalità e paradossi etici: c'è il rischio di “addestrare il proprio sostituto”.
Un’innovativa metodologia messa a punto congiuntamente da Cnr-Isafom e Università degli Studi di Milano permette di individuare con precisione la presenza di inquinanti persistenti – come plastiche e microplastiche - nel compost, distinguendoli da altre sostanze biodegradabili come le plastiche compostabili. Il protocollo di analisi, descritto sulla rivista ACS Sustainable Chemistry & Engineering, favorirà una maggiore sicurezza alimentare e sostenibilità delle catene di approvvigionamento.
Presentato a Milano il programma gratuito Microsoft Elevate for Educators, per formare docenti e presidi sull'uso etico, inclusivo e responsabile dell'intelligenza artificiale.