Künstliche Intelligenz hat die Struktur praktisch jedes der Wissenschaft bekannten Proteins entschlüsselt und damit den Weg für die Entwicklung neuer Medikamente oder Technologien geebnet, um globale Herausforderungen wie Hunger oder Umweltverschmutzung zu bewältigen.
Proteine sind die Bausteine des Lebens. Aus Ketten von Aminosäuren gebildet, die zu komplexen Formen gefaltet sind, bestimmt ihre 3D-Struktur weitgehend ihre Funktion. Sobald Sie wissen, wie sich ein Protein zusammenfaltet, können Sie beginnen zu verstehen, wie es funktioniert und wie Sie sein Verhalten ändern können. Obwohl DNA die Anweisungen für die Herstellung der Kette von Aminosäuren liefert, war es schwieriger vorherzusagen, wie sie interagieren, um eine 3D-Form zu bilden, und bis vor kurzem hatten Wissenschaftler nur einen Bruchteil der etwa 200 Millionen Proteine entschlüsselt, die der Wissenschaft bekannt sind.
Im November 2020 gab die KI-Gruppe DeepMind bekannt, dass sie ein Programm namens AlphaFold entwickelt hat, das diese Informationen mithilfe eines Algorithmus schnell vorhersagen kann. Seitdem hat es die genetischen Codes jedes Organismus, dessen Genom sequenziert wurde, durchforstet und die Strukturen von Hunderten Millionen von Proteinen vorhergesagt, die sie zusammen enthalten.
Letztes Jahr veröffentlichte DeepMind die Proteinstrukturen für 20 Arten – darunter fast alle 20.000 vom Menschen exprimierten Proteine – in einer offenen Datenbank. Jetzt hat es die Arbeit beendet und vorhergesagte Strukturen für mehr als 200 Millionen Proteine veröffentlicht.
„Im Wesentlichen kann man sich vorstellen, dass es das gesamte Proteinuniversum abdeckt. Es umfasst prädiktive Strukturen für Pflanzen, Bakterien, Tiere und viele andere Organismen und eröffnet AlphaFold enorme neue Möglichkeiten, um Einfluss auf wichtige Themen wie Nachhaltigkeit, Ernährungsunsicherheit und vernachlässigte Krankheiten zu nehmen“, sagte Demis Hassabis, Gründer und Gründer von DeepMind Hauptgeschäftsführer.
Wissenschaftler nutzen bereits einige seiner früheren Vorhersagen, um bei der Entwicklung neuer Medikamente zu helfen. Im Mai gaben Forscher unter der Leitung von Prof. Matthew Higgins von der University of Oxford bekannt, dass sie die Modelle von AlphaFold verwendet hatten, um die Struktur eines Schlüsselproteins des Malariaparasiten zu bestimmen und herauszufinden, wo wahrscheinlich Antikörper binden, die die Übertragung des Parasiten blockieren könnten.
„Zuvor hatten wir eine Technik namens Proteinkristallographie verwendet, um herauszufinden, wie dieses Molekül aussieht, aber weil es ziemlich dynamisch ist und sich bewegt, konnten wir es einfach nicht in den Griff bekommen“, sagte Higgins. „Als wir die AlphaFold-Modelle nahmen und sie mit diesen experimentellen Beweisen kombinierten, ergab plötzlich alles Sinn. Diese Erkenntnis wird nun genutzt, um verbesserte Impfstoffe zu entwickeln, die die stärksten übertragungsblockierenden Antikörper induzieren.“
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Die Modelle von AlphaFold werden auch von Wissenschaftlern des Zentrums für Enzyminnovation der Universität von Portsmouth verwendet, um Enzyme aus der natürlichen Welt zu identifizieren, die für die Verdauung und das Recycling von Kunststoffen optimiert werden könnten. „Wir haben ziemlich lange gebraucht, um diese riesige Datenbank von Strukturen zu durchsuchen, aber wir haben diese ganze Reihe neuer dreidimensionaler Formen geöffnet, die wir noch nie zuvor gesehen haben und die Kunststoffe tatsächlich zersetzen können“, sagte Prof. John McGeehan, der federführend ist die Arbeit. „Es gibt einen kompletten Paradigmenwechsel. Von hier aus können wir unseren Weg wirklich beschleunigen – und das hilft uns, diese wertvollen Ressourcen auf die wichtigen Dinge zu lenken.“
Prof. Dame Janet Thornton, Gruppenleiterin und leitende Wissenschaftlerin am European Bioinformatics Institute des European Molecular Biology Laboratory, sagte: „AlphaFold-Proteinstrukturvorhersagen werden bereits auf unzählige Arten verwendet. Ich gehe davon aus, dass dieses neueste Update in den kommenden Monaten und Jahren eine Lawine neuer und aufregender Entdeckungen auslösen wird, und das alles dank der Tatsache, dass die Daten offen für alle zur Verfügung stehen.“