„AlphaFold 3“ sagt Struktur aller Moleküle des Lebens voraus
Das Modell der AlphaFold Protein Structure Database stellt das Rückgrat der Proteinstruktur dar. Sogenannte Sekundärstrukturelemente sind als Bänder wiedergegeben. In den blauen Bereichen ist das Model vermutlich zuverlässig. Die gelben Bereiche sind wahrscheinlich flexibel, und nur eine mögliche Struktur ist dargestellt. Foto: -/AlphaFold Protein Structure Database/dpa
Bislang war es langwierig herauszufinden, was Proteine genau machen. Doch das ändert sich mithilfe Künstlicher Intelligenz gerade rasant. Mit KI soll ein Durchbruch bei der Molekülforschung gelingen.
London. Google DeepMind hat ein neuartiges KI-Modell für die Medizin-Forschung angekündigt, das die Struktur und Interaktionen aller Moleküle des Lebens vorhersagen könne. „AlphaFold 3“ gehe über die Berechnung von Proteinen hinaus, erklärte DeepMind, eine Tochter der Google-Holding Alphabet. „AlphaFold 3“ liefere besonders genaue Vorhersagen für Interaktionen der Proteine mit anderen Biomolekülen in den menschlichen Zellen.
An der Entwicklung des KI-Modells war auch maßgeblich die DeepMind-Tochtergesellschaft Isomorphic Labs aus London beteiligt, die auf den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelforschung spezialisiert ist. DeepMind hatte zuvor mit „AlphaFold 2“ ein Programm entwickelt, das die dreidimensionale Gestalt von Proteinen berechnen kann.
Malaria-Impfstoffe, Krebsbehandlungen und Enzymdesign
Forscher gehen davon aus, dass sich biologische Abläufe im Körper und Krankheiten besser verstehen lassen, wenn man die Gestalt und damit auch die Funktion der Proteine kennt. Im Jahr 2020 erzielte DeepMind einen grundlegenden Durchbruch bei der Vorhersage von Proteinstrukturen. Bislang hätten Millionen von Forschern weltweit „AlphaFold 2“ genutzt, um Entdeckungen in Bereichen wie Malaria-Impfstoffe, Krebsbehandlungen und Enzymdesign zu machen.
In einem im Journal „Nature“ vero¨ffentlichten Artikel stellte DeepMind das KI-System „AlphaFold 3“ als ein Modell vor, das die Struktur und Interaktion aller Moleku¨le des Lebens mit bisher unerreichter Genauigkeit vorhersagen könne. „Bei den Wechselwirkungen von Proteinen mit anderen Moleku¨larten sehen wir eine Verbesserung von mindestens 50 Prozent im Vergleich zu bestehenden Vorhersagemethoden, und bei einigen wichtigen Kategorien von Wechselwirkungen haben wir die Vorhersagegenauigkeit verdoppelt.“
Google DeepMind kündigte außerdem den „AlphaFold Server“ an. Dieses kostenlose Tool ermögliche nicht-kommerziellen Forschenden den Zugang zu den Fähigkeiten von „AlphaFold 3“, um Modelle biologischer Strukturen zu generieren. Es ermögliche Biologinnen und Biologen, große und komplexe Proteinstrukturen mit wenigen Mausklicks auf dem Bildschirm zu erzeugen. Um das Potenzial von „AlphaFold 3“ fu¨r die Entwicklung von Arzneimitteln auszuscho¨pfen, arbeite Isomorphic Labs bereits mit Pharmaunternehmen zusammen.
