Eines der größten Rätsel der Biologie “weitgehend gelöst” durch KI

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Eines der größten Rätsel der Biologie ist mit Hilfe künstlicher Intelligenz gelöst worden, haben Experten angekündigt.

Die Vorhersage, wie sich ein Protein in eine einzigartige dreidimensionale Form faltet, hat die Wissenschaftler seit einem halben Jahrhundert vor ein Rätsel gestellt.

Das in London ansässige KI-Labor DeepMind hat das Problem weitgehend geknackt, sagten die Organisatoren einer wissenschaftlichen Herausforderung.

Ein besseres Verständnis der Proteinformen könnte eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung neuartiger Medikamente zur Behandlung von Krankheiten spielen.

Es wird erwartet, dass der Fortschritt von DeepMind, das sich im Besitz von Google befindet, die Forschung bei einer Reihe von Krankheiten, darunter Covid-19, beschleunigen wird.

Ihr Programm habe die Form von Proteinen mit einer Genauigkeit bestimmt, die mit teuren und zeitaufwändigen Labormethoden vergleichbar sei, so unabhängige Wissenschaftler.

Dr. Andriy Kryshtafovych von der Universität von Kalifornien (UC), Davis in den USA, einer der wissenschaftlichen Gutachter, bezeichnete die Leistung als “wirklich bemerkenswert”.

“Die Fähigkeit, die Form von Proteinen schnell und genau zu untersuchen, hat das Potenzial, die Biowissenschaften zu revolutionieren”, sagte er.

DeepMind’s Demis Hassabis über die Biowissenschaften (BBC Radio 4)

Was sind Proteine?
Proteine kommen in allen Lebewesen vor, wo sie eine zentrale Rolle in den für das Leben essentiellen chemischen Prozessen spielen.

Sie bestehen aus Strängen von Aminosäuren und falten sich auf unendlich viele Arten zu komplizierten Formen zusammen, die den Schlüssel für die Ausführung ihrer lebenswichtigen Funktionen enthalten.

Viele Krankheiten stehen im Zusammenhang mit der Rolle von Proteinen bei der Katalyse chemischer Reaktionen (Enzyme), der Krankheitsbekämpfung (Antikörper) oder als chemische Botenstoffe (Hormone wie Insulin).

“Selbst winzige Umlagerungen dieser lebenswichtigen Moleküle können katastrophale Auswirkungen auf unsere Gesundheit haben, so dass eine der effizientesten Möglichkeiten, Krankheiten zu verstehen und neue Behandlungsmethoden zu finden, darin besteht, die beteiligten Proteine zu studieren”, sagte Dr. John Moult von der University of Maryland, USA, der Vorsitzende des wissenschaftlichen Bewertungsgremiums.

“Es gibt Zehntausende von menschlichen Proteinen und viele Milliarden in anderen Spezies, darunter Bakterien und Viren, aber die Herausarbeitung der Form eines einzigen Proteins erfordert teure Ausrüstung und kann Jahre dauern.

Wie funktioniert die Herausforderung?
1972 erhielt Christian Anfinsen den Nobelpreis für seine Arbeiten, die zeigen, dass es möglich sein sollte, die Form von Proteinen auf der Grundlage der Sequenz ihrer Aminosäurebausteine zu bestimmen.

Alle zwei Jahre versuchen zahlreiche Teams aus mehr als 20 Ländern blindlings mit Hilfe von Computern die Form eines Satzes von etwa 100 Proteinen allein aus Aminosäuresequenzen vorherzusagen.

Gleichzeitig werden die 3-D-Strukturen im Labor von Biologen mit Hilfe traditioneller Techniken wie Röntgenkristallographie und NMR-Spektroskopie, die die Lage der einzelnen Atome zueinander im Proteinmolekül bestimmen, ausgearbeitet.

Ein Team von Wissenschaftlern von Casp (das gemeinschaftsweite Experiment zur kritischen Bewertung von Techniken zur Vorhersage von Proteinstrukturen) vergleicht diese Vorhersagen dann mit 3-D-Strukturen, die mit experimentellen Methoden gelöst wurden.

Casp verwendet eine Metrik, die als globaler Abstandstest bekannt ist, um die Genauigkeit zu beurteilen, die von 0-100 reicht. Ein Score von etwa 90, den das AlphaFold-Programm von DeepMind erreichte, gilt als vergleichbar mit Labortechniken.

Was geschah in diesem Jahr?
In der letzten Runde des Wettbewerbs, Casp-14, bestimmte AlphaFold die Form von etwa zwei Dritteln der Proteine mit einer Genauigkeit, die mit Laborexperimenten vergleichbar ist.

Die Gutachter sagten, dass die Genauigkeit bei den meisten anderen Proteinen ebenfalls hoch war, wenn auch nicht ganz auf diesem Niveau.

AlphaFold basiert auf einem Konzept, das als tiefes Lernen bezeichnet wird. Bei diesem Verfahren wird die Struktur eines gefalteten Proteins als räumlicher Graph dargestellt.

Das Programm “lernt” dann anhand von Informationen über die 3-D-Formen bekannter Proteine, die in einer weltweiten Datenbank gespeichert sind.

Das KI-Programm war in der Lage, in wenigen Tagen zu tun, was auf dem Labortisch Jahre dauern könnte.

DeepMind ist ein Unternehmen und Forschungslabor, das vor allem für komplexe KI-Spiele mit übermenschlichen Fähigkeiten bekannt ist. Es wurde 2014 von Google übernommen.

Wie werden diese Informationen genutzt?
Die Kenntnis der 3-D-Struktur eines Proteins ist wichtig für die Entwicklung von Medikamenten und für das Verständnis menschlicher Krankheiten, einschließlich Krebs, Demenz und Infektionskrankheiten.

Ein Beispiel ist Covid-19, wo Wissenschaftler untersucht haben, wie das Spike-Protein auf der Oberfläche des Sars-CoV-2-Virus mit Rezeptoren in menschlichen Zellen interagiert.

Prof. Andrew Martin vom University College London (UCL), ein ehemaliger Casp-Teilnehmer und Gutachter, sagte gegenüber BBC News: “Zu verstehen, wie sich eine Proteinsequenz in drei Dimensionen faltet, ist wirklich eine der grundlegenden Fragen der Biologie.

“Die gesamte Art und Weise, wie ein Protein funktioniert, hängt von seiner dreidimensionalen Struktur und Proteinfunktion ab und ist für alles in Gesundheit und Krankheit relevant.

“Durch die Kenntnis der dreidimensionalen Strukturen von Proteinen können wir helfen, Medikamente zu entwickeln und bei Gesundheitsproblemen einzugreifen, seien es Infektionen oder Erbkrankheiten.

Wie sich Proteine so falten, dass “außergewöhnlich einzigartige dreidimensionale Strukturen” entstehen, ist eines der größten Rätsel der Biologie, sagte Prof. Dame Janet Thornton vom Europäischen Bioinformatik-Institut des EMBL in Hinxton, Großbritannien.

“Ein besseres Verständnis der Proteinstrukturen und die Fähigkeit, sie mit Hilfe des Computers vorherzusagen, bedeutet ein besseres Verständnis des Lebens, der Evolution und natürlich der menschlichen Gesundheit und Krankheit”, erklärte sie.

Wie geht es weiter?
Andere Wissenschaftler werden sich die Daten ansehen wollen, um festzustellen, wie genau die KI-Methode ist und wie gut sie auf einer sehr detaillierten Ebene funktioniert.

Es besteht immer noch eine Wissenslücke, unter anderem bei der Frage, wie mehrere Proteine zusammenpassen und wie Proteine mit anderen Molekülen wie DNA und RNA interagieren.

“Jetzt, da das Problem für einzelne Proteine weitgehend gelöst ist, ist der Weg frei für die Entwicklung neuer Methoden zur Bestimmung der Form von Proteinkomplexen – Ansammlungen von Proteinen, die zusammenwirken, um einen Großteil der Maschinerie des Lebens zu bilden, und für andere Anwendungen”, sagte Dr. Kryshtafovych.

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