Evo: Neue KI baut DNA zusammen, wie andere Texte und Bilder

Ein neues KI-Modell namens Evo könnte die Genforschung re­vo­lu­tio­nie­ren: Es wurde darauf trainiert, DNA-Sequenzen zu analysieren und die Wirkung von Genen herauszufinden. Und Evo kann auch synthetische Genome nach Bedarf entwerfen.

Mit 300 Milliarden Nukleotiden trainiert

Das KI-Modell analysiert DNA-Sequenzen ähnlich, wie es GPT mit Texten tut. Laut einer in der Fachzeitschrift Science veröffentlichten Arbeit ermöglicht Evo Einblicke in die Funktionsweise bakterieller und viraler Genome und kann neue Proteine sowie sogar synthetische Genome entwerfen. Evo wurde von einem Team um Brian Hie von der Stanford University entwickelt, gemeinsam mit Forschern des Arc Institute.

Im Vergleich zu früheren Modellen analysiert Evo längere DNA-Abschnitte und kann präzise auf einzelne Nukleotide - die Bausteine der DNA - zugreifen. Das System wurde mit 300 Milliarden Nukleotiden trainiert, die aus den Genomen von Bakterien und Viren stammten. Dabei wurden bewusst keine Sequenzen menschlicher Viren einbezogen, um möglichen Missbrauch wie die Entwicklung biologischer Waffen zu verhindern.


Das Modell wurde daraufhin getestet, wie gut es die Auswirkungen von Mutationen auf die Funktion von Proteinen vorhersagen kann - eine Schlüsselaufgabe in der Krankheitsforschung und Arzneimittelentwicklung. Evo übertraf hierbei andere DNA-basierte KI-Modelle. Ein weiterer Meilenstein war der Einsatz von Evo zur Verbesserung des CRISPR-Genomeditors. Die KI analysierte über 70.000 DNA-Sequenzen von Cas9-Proteinen und deren RNA-Partnern, entwarf Millionen neuer Varianten und identifizierte die 11 vielversprechendsten. Eine davon schnitt in Laborversuchen genauso gut ab, wie eine kommerziell verfügbare Version.

Offenes Projekt

Besonders zukunftsweisend war ein Experiment, bei dem Evo DNA-Sequenzen generierte, die als synthetische Genome für Bakterien dienen könnten. Diese trugen zwar viele notwendige Gene, wiesen jedoch Lücken in anderen essenziellen Bereichen auf. Dennoch sieht man dies als Schritt in Richtung KI-gestalteter Genome an.

Ein entscheidender Vorteil von Evo ist die experimentelle Validierung seiner Ergebnisse, was seine Verlässlichkeit erhöht. Außerdem wurde Evo öffentlich zugänglich gemacht, sodass andere Forscher das Modell nutzen können. Dieser Fortschritt zeigt das Potenzial von KI-Modellen, nicht nur evolutionäre Prozesse zu analysieren, sondern aktiv neue Lösungen in der Biotechnologie zu entwickeln - von verbesserten Proteinen bis vielleicht sogar hin zu synthetischen Lebensformen.

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