DeepMind-Forschung knackt die Struktur fast aller bekannten Proteine

Künstliche Intelligenz hat die Grenzen des wissenschaftlichen Wissens überschritten, indem sie die Form fast aller bekannten Proteine vorhersagen konnte - ein Durchbruch, der die Zeit, die für biologische Entdeckungen benötigt wird, erheblich verkürzen wird.

Die Forschungsarbeit wurde von der in London ansässigen KI-Firma DeepMind durchgeführt, die zur Google-Muttergesellschaft Alphabet gehört. Sie nutzte ihren AlphaFold-Algorithmus, um die bisher vollständigste und genaueste Datenbank der mehr als 200 Millionen bekannten Proteine zu erstellen.

Die Vorhersage der Struktur eines Proteins allein anhand seiner DNA-Sequenz ist eine der größten Herausforderungen der Biologie. Die derzeitigen experimentellen Methoden zur Bestimmung der Form eines einzelnen Proteins nehmen Monate oder Jahre im Labor in Anspruch, weshalb bisher nur etwa 190.000 oder 0,1 Prozent der bekannten Proteinstrukturen gelöst wurden.

Der Geschäftsführer von DeepMind, Demis Hassabis, sagte, die KI habe "Strukturbiologen dieses leistungsstarke neue Werkzeug an die Hand gegeben, mit dem man die 3D-Struktur eines Proteins fast so einfach nachschlagen kann wie mit einer Google-Suche".

"Damit eröffnen sich für AlphaFold enorme Möglichkeiten, einen Einfluss auf Nachhaltigkeit, Ernährungssicherheit und vernachlässigte Krankheiten zu haben", fügte er hinzu.

Im Juli 2021 gab DeepMind bekannt, dass es die Form aller menschlichen Proteine vorhergesagt hat, was zu einem besseren Verständnis der menschlichen Gesundheit und Krankheit beiträgt. Diese Datenbank wurde um das 200-fache erweitert und enthält nun 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 nun über eine öffentliche Datenbank verfügbar, die vom Europäischen Bioinformatik-Institut am Europäischen Laboratorium für Molekularbiologie (EMBL-EBI) betrieben wird. In dem Jahr, das seit dem Start vergangen ist, haben mehr als 500.000 Forscher auf der ganzen Welt auf die AlphaFold-Datenbank zugegriffen, um mehr als 2 Mio. Strukturen einzusehen, so das Unternehmen.

"Fast jedes Medikament, das in den letzten Jahren auf den Markt gekommen ist, wurde zum Teil mit Hilfe der Kenntnis von Proteinstrukturen entwickelt", sagte Janet Thornton, eine leitende Wissenschaftlerin und emeritierte Direktorin des EMBL-EBI. "Der Zugang zu all diesen neuen Strukturen, insbesondere für ungewöhnliche Organismen, für die wir keine Strukturdaten hatten, bietet eine echte Chance, nicht nur neue Medikamente zu entwickeln, sondern auch sicherzustellen, dass diese Medikamente nicht auf menschliche Proteine treffen und Kreuzreaktionen hervorrufen."

Proteine werden oft als die Bausteine des Lebens bezeichnet. Ihre Strukturen sind wichtig, denn sie bestimmen, wie die Proteine ihre Aufgaben erfüllen. Die Kenntnis der Form eines Proteins, z. B. eines Y-förmigen Antikörpers, gibt den Wissenschaftlern Aufschluss über die Rolle dieses Proteins.

Die Form eines Proteins vorhersagen zu können, könnte es Wissenschaftlern ermöglichen, es zu kontrollieren und zu verändern, so dass sie seine Funktion durch Änderung seiner DNA-Sequenz verbessern oder Medikamente gezielt an ihm anbringen können. Die Untersuchung der Oberflächenproteine eines Malariaparasiten kann beispielsweise dazu beitragen, zu verstehen, wie Antikörper an den Parasiten binden und wie der Erreger daher wirksam bekämpft werden kann.

"Der Einsatz von AlphaFold war wirklich wegweisend und hat uns einen scharfen Blick auf [ein] Malaria-Oberflächenprotein ermöglicht", so Matthew Higgins, Professor für Biochemie an der Universität Oxford, der sich mit Malaria beschäftigt. Sein Team nutzt diese Erkenntnisse, um einen neuen Malaria-Impfstoff zu entwickeln, sagte er.

Zwar müssen die Wissenschaftler die Struktur eines Proteins immer noch durch Experimente bestätigen, aber diese Vorhersagen verschaffen ihnen einen enormen Vorsprung und verkürzen die Zeit, die für den Abschluss des Prozesses erforderlich ist.

DeepMind erklärte, es habe Viren aus der Datenbank ausgeschlossen, um zu verhindern, dass diese Daten von bösartigen Akteuren oder Bioterroristen als Waffe eingesetzt werden könnten.

Im November 2021 kündigte DeepMind ein Spin-off-Unternehmen, Isomorphic Labs, an, das AlphaFold und andere KI-Tools zur Beschleunigung der Arzneimittelforschung einsetzen soll. Am Donnerstag gab das Unternehmen bekannt, dass es zu diesem Zweck ein traditionelles Nasslabor am Francis Crick Institute eröffnen wird.

"Wir können anfangen, über ein durchgängiges Wirkstoffdesign nachzudenken. Das wäre mein Traum, wenn wir den gesamten Prozess beschleunigen könnten, nicht nur die Strukturteile ... für neue Medikamente und Heilmittel", sagte Hassabis. "That is coming."