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Künstliche Intelligenz: Deepmind erzeugt 3D-Strukturen von Proteinen

Proteine sind hochkomplexe Moleküle, die die Funktionen im Körpers steuern. Einige schwere Krankheiten werden mutmaßlich durch Proteine ausgelöst, die nicht die richtige Form haben. Alphabets KI-Unternehmen Deepmind hat ein System entwickelt, das die komplexe 3D-Struktur von Proteinen vorhersagen kann.

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Protein Hexokinase (Symbolbild): Struktur von 25 Proteinen richtig berechnet
Protein Hexokinase (Symbolbild): Struktur von 25 Proteinen richtig berechnet (Bild: Public Domain)

Deepmind-System sagt räumliche Struktur von Proteinen voraus: Das von Alphabet gekaufte britische Unternehmen hat ein System vorgestellt, das vergleichsweise gut vorausberechnen kann, welche Formen Proteine im Körper annehmen können. Forscher erhoffen sich davon unter anderem Fortschritte bei der Diagnose und Behandlung von schweren Krankheiten.

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Proteine, auch Eiweiße, sind biologische Makromoleküle aus Aminosäuren, die praktisch alle Körperfunktionen steuern. Die meisten Proteine bestehen aus 100 bis 300 Aminosäuren. Einige sind aber auch aus mehreren Tausend Aminosäuren zusammengesetzt. Ein Protein kann sich an der Schnittstelle zweier Aminosäuren falten. Ein derart komplexes Molekül kann demnach sehr viele verschiedenen Formen annehmen. Die 3D-Struktur eines Proteins bestimmt, welche Funktion es im Körper übernimmt.

Für Wissenschaftler ist es wichtig, die 3D-Struktur eines Proteins vorhersagen zu können. Sie erhoffen sich davon ein besseres Verständnis der Rolle der Proteine im Körper sowie Ansätze für die Diagnose und Behandlung von Krankheiten wie Alzheimer, Parkinson, Huntington und Mukoviszidose. Diese werden, so wird vermutet, durch falsch gefaltete Proteine verursacht.

Alphafold ist besser als bisherige Prognose-Verfahren

Deepmind hat ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes System mit der Bezeichnung Alphafold entwickelt. Es erzeugt genauere 3D-Modelle von Proteinen, als das bisher mit Verfahren wie der Röntgenstrukturanalyse oder der Kernspinresonanz möglich war.

Die Entwickler trainierten neuronale Netze anhand von Tausenden bekannten Proteinen, bis diese die 3D-Strukturen der Proteine aus Aminosäuren vorhersagen konnten. Die neuronalen Netze analysieren die Abstände zwischen Aminosäurepaaren sowie die Winkel zwischen chemischen Bindungen, die diese Aminosäuren verbinden. Daraus kann das Alphafold die 3D-Struktur weiterer Proteine errechnen. Anfangs dauerte das noch zwei Wochen. Inzwischen braucht die KI nur noch wenige Stunden.

Deepmind schneidet als bestes Team ab

Das Deepmind-Team nahm mit Alphafold an der Veranstaltung Critical Assessment of Structure Prediction (Casp), bei der es darum geht, die Form von Proteinen anhand ihrer Bestandteile zu erzeugen. Die Strukturen der Proteine sind bekannt, aber noch nicht veröffentlicht. Die Ergebnisse werden dann mit den experimentell gewonnenen Laborergebnissen verglichen.

Alphafold konnte dabei aus einer Auswahl von 43 Proteinen die Struktur von 25 Proteinen richtig berechnen und war damit mit Abstand das beste System. Der Zweitplatzierte schaffte gerade mal drei. Insgesamt nahmen 98 Teams an Casp teil.

Das sei ein wichtiger Moment, sagte Demis Hassabis, Chef und einer der Gründer von Deepmind der britischen Tageszeitung The Guardian. Zwar hat Deepmind mit seinem KI-Systemen schon einige aufsehenerregende Erfolge erzielt, allen voran der Sieg in dem asiatischen Strategiespiel Go gegen den südkoreanischen Profi Lee Sedol. Aber, sagt Hassabis: "Es ging nie darum, Go oder den Atari zu knacken. Es geht darum, Algorithmen genau für solche Probleme wie die Faltung von Proteinen zu entwickeln".



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freundlicherGnom 07. Dez 2018 / Themenstart

Auf welchem Kontinent befindest du dich denn? :) ... aber eins sei gesagt, wenn du mir...

Mechwarrior 05. Dez 2018 / Themenstart

Ich verstehe den Satz so, dass die mit KI ERZEUGTEN Modelle genauer als die mit den...

GangnamStyle 05. Dez 2018 / Themenstart

Da kann etwas nicht stimmen. Eine KI-Methode soll besser sein als NMR- oder...

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