KI entschlüsselt Struktur fast aller katalogisierten Proteine

Vor einem Jahr hat Deepmind die künstliche Intelligenz (KI) Alphafold veröffentlicht und Open Source gemacht. Die KI wurde entwickelt, um anhand der Aminosäurensequenz die dreidimensionale Struktur eines Proteins vorherzusagen. Die Form eines Proteins ist eng mit dessen Funktion verknüpft. Ein besseres Verständnis der Struktur führt also auch zu einem besseren Verständnis der Aufgaben eines Proteins.

Mit dem KI-System wollte Deepmind nach eigenen Angaben dazu beitragen, die wissenschaftliche Forschung weltweit zu beschleunigen. "Diese Hoffnung hat sich viel schneller erfüllt, als wir zu träumen gewagt hatten", schreibt Deepmind-Mitgründer Demis Hassabis in einem Blogeintrag. In den vergangen 12 Monaten verwendeten eine halbe Millionen Forschende das System, um Probleme wie Plastikverschmutzung und Antibiotikaresistenz zu lösen.

Der nächste Schritt

"Heute freue ich mich unglaublich, die nächste Etappe dieser Reise bekannt zu geben. In Zusammenarbeit mit dem Europäischen Institut für Bioinformatik (EMBL-EBI) veröffentlichen wir nun die vorhergesagten Strukturen für fast alle katalogisierten Proteine, die der Wissenschaft bekannt sind", schreibt Hassabis.

Die Alphafold-KI in Aktion. (Source: Deepmind/Youtube)

Die Datenbank der durch Alphafold vorhergesagten Proteinstrukturen werde dadurch um das 200-fache erweitert - von fast 1 Million auf über 200 Millionen Strukturen. Damit habe sie "das Potenzial, unser Verständnis der Biologie dramatisch zu verbessern".

Bislang dauerte es Monate oder Jahre, die räumliche Struktur eines Proteins zu bestimmen. Die Deepmind-KI brauche lediglich Sekunden dafür. "Und mit den neu hinzugekommenen Strukturen, die fast das gesamte Proteinuniversum beleuchten, können wir davon ausgehen, dass jeden Tag weitere biologische Rätsel gelöst werden", lässt sich Eric Topol, Gründer und Director des Scripps Research Translational Institute, im Beitrag zitieren.