Googles KI-Schwester Deepmind will mit AlphaFold dazu beitragen, Krankheiten besser zu verstehen und zu behandeln.
Anhand der Faltung eines Proteins können Wissenschaftler dessen Rolle im menschlichen Körper einschätzen. Das hilft zum Beispiel, um Krankheiten zu diagnostizieren und zu behandeln, bei denen man davon ausgeht, dass sie mit fehlerhaft gefalteten Proteinen in Zusammenhang stehen wie Alzheimer, Parkinson, Chorea Huntington oder Mukoviszidose.
Das wiederum bedeutet: Umso besser die 3D-Struktur eines Proteins prognostiziert werden kann, desto genauer können zum Beispiel Medikamente abgestimmt werden. Außerdem sinken die Kosten für Experimente.
Die Proteinprognose könnte auch für Fortschritte in anderen Bereichen sorgen, beispielsweise bei der Entwicklung von abbaubarem Bioplastik.
Deepmind hängt andere Maschinentrainer ab
Deepminds neues KI-System AlphaFold sagt die 3D-Struktur eines Proteins allein anhand der Aminosäuren vorher. Ein neuronales Netz analysiert dafür die Distanz zwischen Aminosäuren sowie die Winkel der chemischen Verbindungen, die sie vernetzen. Trainiert wurde es mit Tausenden Beispielen bekannter Proteine.
Mit diesem Ansatz dominierte Deepmind jetzt einen Proteinfaltwettbewerb des "Protein Structure Prediction Centre". AlphaFold landete auf dem ersten Platz von insgesamt 98 Teams, indem es bei 25 von 43 Proteinen die akkurateste Struktur vorhersagte. Der Zweitplatzierte derselben Kategorie konnte die Proteinfaltung bei drei der 43 Proteine vorherberechnen.
"Das ist ein Schlüsselmoment für uns", sagt Demis Hassabis, Mitgründer von Deepmind. "Es ist ein Leuchtturmprojekt und in Hinblick auf Personal und Ressourcen unsere erste große Investition in ein Projekt, bei dem wir fundamentale, sehr wichtige und reale wissenschaftliche Probleme lösen."
Seit rund zwei Jahren ist AlphaFold laut Deepmind in Entwicklung. Anfangs brauchte das KI-System noch circa zwei Wochen für eine Proteinprognose. Mittlerweile gelingt sie in wenigen Stunden.
Die Proteinfaltung ist laut Hassabis mit AlphaFold zwar nicht gelöst, aber das System sei ein "guter, erster Schritt". "Wir haben noch viele Ideen, die noch nicht implementiert sind."
Quellen: The Guardian / Deepmind
