Im vergangenen Jahr präsentierte DeepMind eine überzeugende Lösung für ein 50 Jahre altes wissenschaftliches Problem und demonstrierte, wie seine künstliche Intelligenz AlphaFold die dreidimensionalen Strukturen einzigartiger Proteine vorhersagen kann und so den Weg für eine neue Ära der biologischen Entdeckung bereitet.
Das Unternehmen hat diese Grundlagen weiter aufgebaut, teilt jetzt vorhergesagte Strukturen für fast jedes Protein im menschlichen Körper und beschleunigt die Erforschung von Antibiotikaresistenzen bis hin zu Krebsbehandlungen und mehr.
Die Kenntnis der komplexen Formen verschiedener einzelner Proteine kann Wissenschaftlern helfen zu verstehen, was sie tun und wie sie zum Beispiel mit Medikamenten zur Bekämpfung menschlicher Krankheiten nutzbringend behandelt werden können.
Aber alle Proteine beginnen mit eindimensionalen Aminosäureketten, die sich zu einer fast endlosen Reihe hochkomplexer dreidimensionaler Strukturen falten. Die Verwendung dieser Aminosäureketten zur Vorhersage, wie die endgültige Struktur aussehen wird, wird als „Proteinfaltungsproblem“ bezeichnet und ist eines der Probleme, mit denen sich Wissenschaftler seit den frühen 1970er Jahren auseinandersetzen.
AlphaFold von DeepMind wurde entwickelt, um dieses Problem mit der Leistung moderner Computer zu lösen. Das System lernt aus öffentlich zugänglichen Proteinstrukturen, die bereits durch wissenschaftliche Experimente identifiziert wurden, und hat im vergangenen Jahr gezeigt, wie damit Proteinstrukturen identifiziert werden können, an denen Wissenschaftler seit vielen Jahren arbeiten.
Als „überraschend genau“, „bahnbrechend“ und „überwältigender Fortschritt“ beschrieben, gilt AlphaFold als Lösung für ein 50 Jahre altes Proteinfaltungsproblem, das ein neues Kapitel in der biologischen Forschung einläutet.
Dies könnte Wissenschaftlern helfen, fehlerhafte Proteine und die Gründe, warum sie bestimmte Krankheiten verursachen, viel schneller zu identifizieren oder die Entwicklung von Medikamenten zu ihrer Behandlung deutlich zu beschleunigen. Enzyme zum Abbau von Plastikmüll könnten schneller entwickelt und neue Viren effektiver bekämpft werden, etwa durch die Kartierung der Strukturen von Spike-Proteinen.
In weniger als einem Jahr sehen wir bereits, dass diese Technologie die Welt der wissenschaftlichen Forschung verändert. Letzte Woche demonstrierte eine separate Gruppe von Forschern der University of Washington eine AlphaFold-ähnliche Software namens RoseTTAFold. Es kann Proteinstrukturen mit einem herkömmlichen Computer in nur 10 Minuten vorhersagen und ist kostenlos online verfügbar.
Das DeepMind-Team arbeitet auch daran, sein Tool zugänglicher zu machen. Letzte Woche hat sie ein Dokument veröffentlicht, in dem die Entwicklung des Systems beschrieben und der Quellcode auf GitHub veröffentlicht wurde. DeepMind hat gestern seinen Katalog mit Vorhersagen für fast alle Proteine im menschlichen Körper veröffentlicht, die als menschliches Proteom (die Sammlung aller Proteine) bekannt sind.
Der Katalog macht 98,5% der menschlichen Proteine aus, insgesamt etwa 20.000. Darüber hinaus hat DeepMind für insgesamt über 350.000 Proteinstrukturen einen offenen Zugang zu den Proteomen von 20 anderen interessanten Organismen, darunter Fruchtfliege, Maus, Hefe und E. coli, bereitgestellt.
DeepMind plant, diese Sammlung in den kommenden Monaten erheblich zu erweitern, um mehr als 100 Millionen der Wissenschaft bekannte Proteine aufzunehmen, was zu dem führen wird, was DeepMind als "den wahren Protein-Almanach der Welt" bezeichnet.
„Dies wird einer der wichtigsten Datensätze seit der Kartierung des menschlichen Genoms sein“, sagt Professor Evan Birney, stellvertretender Generaldirektor des Europäischen Labors für Molekularbiologie.
In Nature wurde ein Artikel veröffentlicht, der die Vorhersagen des menschlichen Proteoms beschreibt, und das Video unten bietet eine kurze Demonstration der Proteinstrukturdatenbank.
2021-07-27 05:10:18
Autor: Vitalii Babkin