Unmögliche Protein-Analysen:
Noch ein Nobelpreis für KI vergeben

Die diesjährige Verleihung von Nobelpreisen gibt einen Eindruck, welche Rolle moderne KI-Algorithmen zukünftig in der Forschung spielen werden. Heute wurde die zweite Ehrung vergeben, die einen engen Bezug zu der Technologie hat.

Überragende Technik

Die Königliche-Schwedische Akademie der Wissenschaften überraschte die Fachwelt bereits gestern: Den Physik-Nobelpreis erhielten die Informatiker John Hopfield und Geoffrey Hinton, die mit ihren Arbeiten zu neuronalen Netzwerken die Grundlagen für die heutigen KI-Technologien erarbeiteten.

Heute ging es dann in die Praxis, in der die Technik konkrete Forschungsvorhaben voranbringt. Der diesjährige Nobelpreis im Bereich der Chemie geht zur Hälfte an Demis Hassabis und John Jumper. Diese haben die enormen statistischen Fähigkeiten von KI-Algorithmen genutzt, um komplexe Strukturen verschiedener Proteine vorherzusagen.


Und auch der Arbeit, die mit der zweiten Hälfte des Preises ausgezeichnet wurde, ist das Thema nicht fremd. Der Biochemiker David Baker ist für sein computergestütztes Proteindesign ausgezeichnet worden. Seitens des Vergabe-Komitees wurde die Auswahl damit begründet, dass das Verständnis der Proteine letztlich den Schlüssel dafür bildet, das Leben an sich ergründen zu können.

Hin und zurück

Jumper und Hassabis hatten das KI-System AlphaFold entwickelt. Mit diesem ist es gelungen, ein Problem zu bewältigen, das bis dahin als unlösbar galt: aus einer Aminosäuresequenz vorherzusagen, in welche dreidimensionale Struktur sich ein Protein falten wird.

Baker arbeitete hingegen in die umgekehrte Richtung. Bei ihm ging es, ausgehend von einem gewünschten Protein, darum, zu berechnen, welche Aminosäuresequenzen man benötigt, um genau dieses Molekül zu erhalten. Überführt man dies in die Praxis, erschließen sich vielfältige Möglichkeiten - vor allem auch bei medizinischen Anwendungen.

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