AlphaFold: Deepmind-KI ermittelt 3D-Struktur fast aller bekannter Proteine
Vor zwei Jahren hieß es, dass die KI das Problem der Proteinfaltung gelöst hat. Jetzt hat die Technik das wahr gemacht und eine gigantische Datenbank befüllt.
(Bild: Deepmind)
Deepminds KI AlphaFold hat ein Jahr nach seiner Freigabe die 3D-Struktur fast aller Proteine vorhergesagt, die der Wissenschaft bekannt sind. In einer eigens dafür eingerichteten Datenbank liegen jetzt die Ergebnisse für 200 Millionen Proteine aus der Tier- und Pflanzenwelt sowie anderer Organismen, hat Deepmind mitgeteilt. Vor 12 Monaten hatten die Algorithmen noch eine Million ermittelt. Experimentell bestätigt sind dagegen lediglich rund 190.000. Habe es bislang Monate oder gar Jahre gedauert, die 3D-Struktur eines Proteins zu ermitteln, dauere das jetzt nur noch Sekunden, freut sich Eric Topol von der medizinischen Forschungseinrichtung Scripps. Mit den Daten dürften nun jeden Tag biologische Rätsel gelöst werden, ist er überzeugt.
Gigantische Datenbank in einem Jahr gefüllt
Dass AlphaFold das Problem der Proteinfaltung gelöst hat, hatte sich 2020 abgezeichnet. Das ist ein Kernproblem der Biologie. Es geht dabei darum, dass Proteine aus Hunderten von Aminosäuren bestehen, die sich zu komplexen Strukturen zusammenfalten. Welche Aminosäuren zu einem Protein gehören, codiert die DNS, die aber keinen Aufschluss über die räumliche Struktur gibt. Auf sie aus den genetischen Informationen zu schließen, ist die Herausforderung der Proteinstrukturvorhersage. Bloßes Ausprobieren würde bei einem typischen Protein länger dauern, als das Universum alt ist, trotzdem falte sich ein Protein innerhalb von maximal Minuten. Die Natur probiert also nicht aus, natürliche Mechanismen geben den Weg vor. Dass die Algorithmen den Prozess vorhersagbar machen, dürfte das erste Mal gewesen sein, dass eine KI ein ernstes Problem löst.
(Bild: Deepmind)
Deepmind hatte AlphaFold vor einem Jahr freigegeben, um die wissenschaftlichen Erkenntnisse mit der Welt zu teilen. Weil das Aussehen eines Proteins eng mit dessen Funktion zusammenhängt, könne das Wissen um die Struktur ein tieferes Verständnis dafür ermöglichen, was es macht und wie es funktioniert. Die erhoffte Beschleunigung der Arbeit damit sei viel schneller realisiert worden, als man zu träumen gewagt habe. Mehr als 500.000 Forscher und Forscherinnen aus 190 Staaten hätten die Datenbank bereits eingesehen, außerdem sei sie in wissenschaftliche Werkzeuge integriert worden. Die Technik sei quasi über Nacht zu einem nicht mehr wegzudenkenden Werkzeug etwa in der Pharmaforschung geworden, heißt es bei Deepmind noch. Das Wissenschaftsmagazin Science hat der Arbeit damit sogar eine Spezialausgabe gewidmet.
(mho)