Künstliche Intelligenz hat die Grenzen wissenschaftlicher Erkenntnisse überschritten, indem sie die Form fast aller bekannten Proteine vorhergesagt hat, ein Durchbruch, der die für biologische Entdeckungen erforderliche Zeit erheblich verkürzen wird.
Die Forschung wurde von der in London ansässigen KI-Firma DeepMind – im Besitz der Google-Muttergesellschaft Alphabet – durchgeführt, die ihren AlphaFold-Algorithmus verwendete, um die bisher vollständigste und genaueste Datenbank der mehr als 200 Millionen bekannten Proteine aufzubauen.
Die Vorhersage der Struktur eines Proteins allein aus seiner DNA-Sequenz war eine der größten Herausforderungen der Biologie. Aktuelle experimentelle Methoden zur Bestimmung der Form eines einzelnen Proteins dauern im Labor Monate oder Jahre, weshalb nur etwa 190.000 oder 0,1 Prozent der bekannten Proteinstrukturen gelöst wurden.
Der Vorstandsvorsitzende von DeepMind, Demis Hassabis, sagte, die KI habe „Strukturbiologen jetzt mit diesem leistungsstarken neuen Tool ausgestattet, mit dem Sie eine 3D-Struktur eines Proteins fast so einfach nachschlagen können wie eine Google-Suche mit Schlüsselwörtern“.
„[It’s] Dies eröffnet AlphaFold enorme Möglichkeiten, Einfluss auf . . . Nachhaltigkeit, Ernährungsunsicherheit und vernachlässigte Krankheiten“, fügte er hinzu.
Im Juli 2021 gab DeepMind bekannt, dass es die Form aller menschlichen Proteine vorhergesagt hat, was dazu beiträgt, die menschliche Gesundheit und Krankheit besser zu verstehen. Diese Datenbank wurde um das 200-fache erweitert und enthält jetzt mehr als 200 Millionen vorhergesagte Proteinstrukturen, die fast jeden Organismus auf der Erde abdecken, dessen Genom sequenziert wurde – vom Malariaparasiten bis zur Honigbiene.
Diese Strukturen sind jetzt über eine öffentliche Datenbank verfügbar, die vom European Bioinformatics Institute am European Molecular Biology Laboratory (EMBL-EBI) gehostet wird. In dem Jahr seit seiner Einführung haben mehr als 500.000 Forscher auf der ganzen Welt auf die AlphaFold-Datenbank zugegriffen, um mehr als 2 Millionen Strukturen anzuzeigen, sagte das Unternehmen.
„Fast jedes Medikament, das in den letzten Jahren auf den Markt kam, wurde teilweise durch Kenntnis der Proteinstrukturen entwickelt“, sagte Janet Thornton, leitende Wissenschaftlerin und emeritierte Direktorin am EMBL-EBI. „Der Zugang zu all diesen neuen Strukturen, insbesondere für . . . ungewöhnliche Organismen, für die wir keine Strukturdaten hatten, gibt es dort eine echte Chance, nicht nur neue Medikamente zu entwickeln . . . sondern um sicherzustellen, dass diese Medikamente nicht auf menschliche Proteine treffen und kreuzreagieren.
Proteine werden oft als Bausteine des Lebens bezeichnet. Ihre Strukturen sind wichtig, weil sie bestimmen, wie Proteine ihre Arbeit erledigen. Die Kenntnis der Form eines Proteins, beispielsweise eines Y-förmigen Antikörpers, sagt Wissenschaftlern mehr über die Rolle dieses Proteins aus.
In der Lage zu sein, die Form eines Proteins einfach vorherzusagen, könnte es Wissenschaftlern ermöglichen, es zu kontrollieren und zu modifizieren, sodass sie seine Funktion verbessern können, indem sie seine DNA-Sequenz ändern, oder Medikamente anvisieren, die sich daran anlagern könnten. Beispielsweise kann die Untersuchung von Oberflächenproteinen auf einem Malariaparasiten helfen zu verstehen, wie Antikörper daran binden und wie der Erreger effektiv bekämpft werden kann.
„Die Verwendung von AlphaFold war wirklich transformierend und gab uns einen scharfen Überblick [a] Malaria-Oberflächenprotein“, sagte Matthew Higgins, ein Biochemieprofessor an der Universität Oxford, der sich mit Malaria befasst. Sein Team nutzt diese Erkenntnisse, um einen neuen Malaria-Impfstoff zu entwickeln, sagte er.
Während Wissenschaftler die Struktur eines Proteins noch durch Experimente bestätigen müssen, werden diese Vorhersagen einen enormen Vorsprung verschaffen und die Zeit verkürzen, die erforderlich ist, um den Prozess abzuschließen.
DeepMind sagte, es habe Viren aus der Datenbank ausgeschlossen, um zu verhindern, dass diese Daten möglicherweise von böswilligen Akteuren oder Bioterroristen bewaffnet werden.
Im November 2021 kündigte DeepMind ein Spin-off-Unternehmen, Isomorphic Labs, an, das AlphaFold und andere KI-Tools anwenden würde, um die Arzneimittelforschung zu beschleunigen. Sie kündigte am Donnerstag an, ein traditionelles Nasslabor am Francis Crick Institute zu eröffnen, um dieses Ziel zu erreichen.
„Wir können anfangen, über das End-to-End-Arzneimitteldesign nachzudenken. Das wäre mein Traum, wo Sie den gesamten Prozess beschleunigen, nicht nur die Strukturteile. . . für neue Medikamente und Heilmittel“, sagte Hassabis. „Das kommt.“
Dieser Artikel wurde geändert, um den Prozentsatz bekannter Proteinstrukturen, die gelöst wurden, zu korrigieren