DeepMind-KI hat Faltung aller 200 Mio. bekannten Proteine berechnet

KI-Technologien haben der Forschung an Proteinen jetzt zu einem massiven Durchbruch verholfen. Ein System der Google-Tochter DeepMind hat jetzt die Struktur sämtlicher der Wissenschaft bekannten Proteine entschlüsselt und bereitet so viele neue Wege.
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Die Erforschung von Proteinen ist eine komplizierte Angelegenheit, denn es handelt sich hier um komplexe Moleküle, die aus Aminosäuren zusammengesetzt sind. Sie falten sich jeweils zu bestimmten 3D-Strukturen, von denen dann ihre Funktionsweise abhängt. Sobald man weiß, wie sich ein Protein zusammenfaltet, kann man seine Funktionsweise verstehen - und letztlich auch sein Verhalten gezielt ändern.

Zuletzt war es kein Problem, herauszufinden, aus welchen Aminosäuren ein Protein gebildet wird - dafür musste man im Zweifelsfall nur die Gen-Sequenzen der DNA, die den Bauplan darstellt, analysieren. Wie sich die Aminosäuren-Ketten dann aber falten, war lange der Gegenstand komplizierter und aufwendiger Berechnungen. Bis vor einiger Zeit waren Prognosen kaum möglich und man kannte nur die Struktur eines kleinen Teils der bekannten Proteine.


Die DeepMind-KI AlphaFold hat nun aber einen enormen Schritt nach vorn gebracht. Mit dieser gelang es bereits 2020, erste Faltungen korrekt vorherzusagen. Seitdem durchforstet das System die genetischen Codes aller Organismen, deren Genom sequenziert wurde, und sagt die Strukturen von Hunderten Millionen von Proteinen voraus, die in ihnen codiert sind.

Rasante Fortschritte

Letztes Jahr hatte DeepMind bereits die Proteinstrukturen für 20 Arten - darunter fast alle 20.000 im Menschen vorkommenden Proteine - in einer offenen Datenbank veröffentlicht. Jetzt hat das Unternehmen die Arbeit abgeschlossen und die vorhergesagten Strukturen für mehr als 200 Millionen Proteine veröffentlicht.

"Im Grunde kann man sich vorstellen, dass sie das gesamte Proteinuniversum abdeckt. Sie enthält Vorhersagestrukturen für Pflanzen, Bakterien, Tiere und viele andere Organismen, was AlphaFold enorme neue Möglichkeiten eröffnet, einen Einfluss auf wichtige Themen wie Nachhaltigkeit, Ernährungssicherheit und vernachlässigte Krankheiten zu haben", so Demis Hassabis, Gründer und Geschäftsführer von DeepMind.

Aus den Daten lassen sich nun Rückschlüsse ziehen, welche Aminosäuren in welcher Reihenfolge aneinandergehängt werden müssen, um Proteine mit gewünschten Funktionen zu bekommen. Das nutzen Wissenschaftler aktuell bereits, um neue Medikamente zu entwickeln. Es wird aber auch darüber hinaus in viele andere Bereiche gehen. "Die AlphaFold-Proteinstrukturvorhersagen werden bereits in vielfältiger Weise genutzt. Ich erwarte, dass diese jüngste Aktualisierung in den kommenden Monaten und Jahren eine Lawine neuer und aufregender Entdeckungen auslösen wird, und das alles dank der Tatsache, dass die Daten für alle offen zugänglich sind", sagte Janet Thornton vom Europäischen Laboratorium für Molekularbiologie.

Siehe auch: DeepMind: Google-KI sorgt für Durchbruch in der Protein-Forschung
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