Künstliche Intelligenz hat eines der schwierigsten Probleme der Biologie gelöst

Das seit langem bestehende und äußerst komplexe wissenschaftliche Problem der Struktur und des Verhaltens von Proteinen wurde durch das neue System der künstlichen Intelligenz AlphaFold gelöst. DeepMind-Wissenschaftler haben gezeigt, dass die von ihnen geschaffene künstliche Intelligenz vorhersagen kann, welche dreidimensionale Form Proteine aus Aminosäuresequenzen bilden werden.

Die Vorhersage, welche dreidimensionale Form ein Protein annehmen wird, ist den Wissenschaftlern seit einem halben Jahrhundert ein Rätsel. Die Fähigkeit, die Struktur von Proteinen anhand ihrer Aminosäuresequenz genau vorherzusagen, wäre ein großer Segen für die Biowissenschaften und die Medizin. Sie würde die Bemühungen, die Bausteine der Zellen zu verstehen, erheblich beschleunigen und eine schnellere Entwicklung neuer Medikamente ermöglichen.

Die vom Team von DeepMind entwickelte künstliche Intelligenz hat sich mit dem Problem befasst. Es ist ein mit Google verbundenes Unternehmen, das viele Erfolge bei der Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen vorzuweisen hat. Vor einigen Jahren hat ihr AlphaGo-Programm den Meister des Go mehrfach ausgespielt. Ein weiterer ihrer künstlichen Intelligenz, bekannt als AlphaStar, erwies sich als besser als 99,8% der Spieler im Echtzeit-Strategiespiel StarCraft II. Das Erreichen ihrer neuen künstlichen Intelligenz - AlphaFold - übertrifft jedoch die guten Ergebnisse in Spielen.

AlphaFold

AlphaFold hat einen Riesenschritt zur Lösung einer der größten Herausforderungen in der Biologie gemacht - die Bestimmung der dreidimensionalen Form eines Proteins auf der Grundlage seiner Aminosäuresequenz. Die vom DeepMind-Forschungsteam entwickelte künstliche Intelligenz setzte sich in einem alle zwei Jahre stattfindenden CASP-Wettbewerb (Critical Assessment of Structure Prediction) zur Entwicklung von Systemen, die dreidimensionale Proteinformen vorhersagen können, gegen etwa 100 andere Teams durch. In dem Wettbewerb erhalten Forscherteams Aminosäuresequenzen für etwa 100 Proteine und sollen auf dieser Basis ihre Struktur entwickeln.

Die von den Teams erzielten Ergebnisse werden mit den Ergebnissen der Laborarbeit verglichen.
Die Experten sind von der Arbeit von AlphaFold beeindruckt. Sie weisen darauf hin, dass dies weitreichende Auswirkungen haben wird, einschließlich einer radikalen Beschleunigung neuer Medikamente. - Was das DeepMind-Team erreicht hat, ist fantastisch und wird die Zukunft der Strukturbiologie und Proteinforschung verändern", sagt Janet Thornton, pensionierte Direktorin des Europäischen Bioinformatik-Instituts. - Das ist ein Problem vor 50 Jahren. Ich dachte schon, es würde zu meinen Lebzeiten nicht gelöst werden", fügt John Moult von der University of Maryland in Shady Grove und Mitbegründer des CASP hinzu.

AlphaFold nahm erstmals 2018 am CASP teil. Sie belegte den ersten Platz am Finaltisch des Wettbewerbs. Aber die Algorithmen von Londons DeepMind haben in diesem Jahr alle verblüfft. Selbst der Wettbewerb zeigte, dass die AlphaFold so erstaunlich gut funktioniert, dass sie eine Revolution in der Biologie einläuten könnte.

- Es ist ein Durchbruch im Spiel. Sie wird die Medizin, die Forschung und das Bioengineering verändern. Es wird alles verändern", betont Andrei Lupas, Biologe am Max-Planck-Institut für Entwicklungsbiologie in Tübingen, der die Leistung verschiedener Teams am CASP evaluiert hat.