Deepmind-KI faltet Proteine
Die KI "Alphafold" der Google-Tochter Deepmind gewinnt mit einigem Abstand den CASP-Wettbewerb zum Vorhersagen der 3D-Struktur komplexer Proteine.
(Bild: Deepmind)
Proteine bestehen aus Hunderten von Aminosäuren, die sich zu komplexen Strukturen zusammenfalten. Welche Aminosäuren zu einem Protein gehören, codiert die DNA. Die gibt aber keinen Aufschluss auf die räumliche Struktur der Proteine. Die 3D-Struktur aus den genetischen Informationen zu schließen, ist das Proteinfaltungsproblem, ein Kernproblem der Biologie.
Beim CASP-Wettbewerb müssen Algorithmen verschiedener Forschungsteams 3D-Strukturen von Proteinen vorhersagen, deren Struktur schon bekannt ist, aber noch nicht veröffentlicht wurde. Da die Organisatoren die Strukturen kennen, können sie angeben, wie viele der Proteine ein Algorithmus korrekt berechnet hat.
Drei neuronale Netze im Zusammenspiel
Deepmind ist nun erstmals mit einer KI namens "Alphafold" in diesem Wettbewerb angetreten. Das System besteht aus drei verschiedenen neuronalen Netzen, die sich gegenseitig helfen. Ein tiefes neuronales Netz betrachtet eine bereits erzeugte Struktur und berechnet, wie wahrscheinlich die einzelnen Faltungen der Aminosäuren sind (Wie gut passt der Abstand und der Winkel?). Ein zweites Netz schätzt, wie plausibel die gesamte Struktur ist. Das dritte neuronale Netz generiert neue Strukturen, indem es Aminosäuren an bestehende Strukturen ansetzt. Das klappt, weil die ersten beiden Netze ihm eine Intuition liefern, wie plausibel die verschiedenen Winkel und Abstände sind.
Ein Gradientenabstieg optimiert den iterativen Prozess, bei dem die KI bereits in wenigen Stunden eine Faltung berechnen kann.
Die Struktur erinnert an Deepminds KI AlphaGo, die ebenfalls per neuronalem Netz Intuitionen berechnete, um einen etablierten Algorithmus gezielter zu steuern.
Gewonnen, aber nicht perfekt
Alphafold gewinnt mit diesem Vorgehen den CASP-Wettbewerb, berechnet aber trotzdem nur für 25 von 43 Proteinen die korrekte Faltung. Dass der zweitbeste Algorithmus gerade mal drei Proteine korrekt faltete, zeigt aber, dass Alphafold eine entscheidende Innovation im Bereich der Algorithmen für die Faltung von Proteinen darstellt.
Deepmind betont im Blog daher auch die Bedeutung von Alphafold für die biologische Forschung. Das Unternehmen beschreibt dort auch einige Details zum Verfahren.
(pmk)
