Forscher haben eine künstliche Intelligenz entwickelt, die die räumliche Struktur bestimmter Proteine vorhersagen kann.
Wie das britische Unternehmen DeepMind, eine Tochtergesellschaft von Google Holding Alphabet, berichtet, könnte der genetische Code zur Erkennung einfacher Proteinstrukturen entschlüsselt werden, was seit 50 Jahren untersucht wird. Mit der Software „Alpha Fold“ konnte die dreidimensionale Struktur in 70 von 100 Fällen anhand einer Aminosäuresequenz sehr genau vorhergesagt werden. DeepMind möchte die Ergebnisse in wenigen Tagen in einem internationalen Wettbewerb präsentieren.
Der Systembiologe Martin Fussenegger von der ETH Zürich in Basel sprach von einem „sehr emotionalen Erfolg“. Die Proteinfaltung ist das letzte große Geheimnis des genetischen Codes. er erzählte der „Neuen Zürcher Zeitung“. Der Leiter der Forschungsgruppe Computational Structural Biology am Forschungszentrum Jülich, Gunnar Schröder, beurteilte die Ankündigung vorsichtiger. Eine Deep-Learning-Methode wie „Alpha Fold“ liefert erstaunliche Ergebnisse, liefert aber nur wenige Informationen darüber, wie diese Ergebnisse zustande kommen, sagte er.
Kampf gegen Krebs, Impfstoffentwicklung
Wie sich ein dreidimensionales Protein aus einer linearen Sequenz von Aminosäuren faltet, um biologische Prozesse in Lebewesen wie einer molekularen Maschine zu steuern, wurde seit der Entschlüsselung des genetischen Codes als sogenanntes „Proteinfaltungsproblem“ untersucht. Seit mehr als einem halben Jahrhundert versuchen Forscher, Strukturbiologen und „Computerbiologen“, das Geheimnis des sogenannten „zweiten genetischen Codes des Lebens“ zu lösen. Wenn dieser Code entschlüsselt würde, könnten Forscher und Pharmaunternehmen einfach eine DNA-Sequenz verwenden, um die komplexe räumliche Form von Proteinen mit atomarer Auflösung vorherzusagen.
Der Professor für strukturelle Bioinformatik an der Universität Basel, Torsten Schwede, nennt typische Anwendungsbeispiele: die Interpretation genetischer Mutationen im Zusammenhang mit Erbkrankheiten oder somatischen Mutationen bei Krebs, die strukturbasierte Entwicklung von Arzneimitteln, die Entwicklung neuer Impfstoffe oder die gezielte Anpassung von die Eigenschaften von Proteinen. auf dem Gebiet der Biotechnologie. Die rasche Reaktion der Wissenschaft auf die COVID-19-Pandemie hat die Bedeutung der raschen Verfügbarkeit struktureller Informationen für die Weiterentwicklung des Wissens unterstrichen.
Diese Nachricht wurde am 1. Dezember 2020 im Deutschlandfunk ausgestrahlt.
