Forscher berichten von einer KI-Lösung, die die medizinische Forschung revolutionieren könnte

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In jeder Zelle befinden sich Tausende verschiedener Proteine ​​aus der Maschinerie, die alle Lebewesen – von Menschen und Pflanzen bis hin zu mikroskopisch kleinen Bakterien – am Leben und gesund hält. Fast alle Krankheiten, einschließlich Krebs, Demenz und sogar Infektionskrankheiten wie COVID-19, hängen mit der Funktionsweise dieser Proteine ​​zusammen.

Da die Funktion jedes Proteins in direktem Zusammenhang mit seiner dreidimensionalen Form steht, bemühen sich Wissenschaftler auf der ganzen Welt seit einem halben Jahrhundert, eine genaue und schnelle Methode zu finden, mit der sie die Form eines Proteins entdecken können.

Heute (Montag) werden Forscher des 14. Community Wide Experiments zur kritischen Bewertung von Techniken zur Vorhersage der Proteinstruktur (CASP14) bekannt geben, dass eine Lösung für künstliche Intelligenz (KI) für diese Herausforderung gefunden wurde.

Aufbauend auf der Arbeit von Hunderten von Forschern auf der ganzen Welt hat sich ein KI-Programm namens AlphaFold, das vom in London ansässigen KI-Labor DeepMind entwickelt wurde, als fähig erwiesen, die Form vieler Proteine ​​zu bestimmen. Dies wurde mit einer Genauigkeit erreicht, die mit der mit teuren und zeitaufwändigen Laborexperimenten erzielten vergleichbar ist.

CASP14 wird organisiert von Dr. John Moult (Vorsitzender), University of Maryland, USA; Dr. Krzysztof Fidelis, UC Davis, USA; Dr. Andriy Kryshtafovych, UC Davis, USA; Dr. Torsten Schwede, Universität Basel und SIB Schweizerisches Institut für Bioinformatik, Schweiz; und Dr. Maya Topf, Birkbeck, Universität London, UK und CSSB (HPI und UKE) Hamburg, Deutschland.

Proteine ​​sind äußerst komplizierte Moleküle, und ihre genaue dreidimensionale Struktur ist der Schlüssel für die vielen Rollen, die sie spielen, zum Beispiel das Insulin, das den Zuckerspiegel in unserem Blut reguliert, und die Antikörper, die uns bei der Bekämpfung von Infektionen helfen. Selbst winzige Umlagerungen dieser lebenswichtigen Moleküle können katastrophale Auswirkungen auf unsere Gesundheit haben. Eine der effizientesten Möglichkeiten, die Krankheit zu verstehen und neue Behandlungsmethoden zu finden, besteht darin, die beteiligten Proteine ​​zu untersuchen. “

Dr. John Moult, Vorsitzender des gemeinschaftsweiten Experiments zur kritischen Bewertung von Techniken zur Vorhersage der Proteinstruktur

“Es gibt Zehntausende von menschlichen Proteinen und viele Milliarden in anderen Spezies, einschließlich Bakterien und Viren, aber das Herausarbeiten der Form von nur einem erfordert teure Ausrüstung und kann Jahre dauern.

“Vor fast 50 Jahren wurde Christian Anfinsen mit einem Nobelpreis ausgezeichnet, um zu zeigen, dass es möglich sein sollte, die Form von Proteinen anhand ihrer Aminosäuresequenz zu bestimmen – den einzelnen Bausteinen, aus denen Proteine ​​bestehen. Deshalb war unsere Wissenschaftlergemeinschaft Arbeit an der alle zwei Jahre stattfindenden CASP-Herausforderung. “

Teams, die an der CASP-Challenge teilnehmen, erhalten die Aminosäuresequenzen für einen Satz von rund 100 Proteinen. Während Wissenschaftler die Proteine ​​im Labor untersuchen, um ihre Form experimentell zu bestimmen, werden etwa 100 teilnehmende CASP-Teams aus mehr als 20 Ländern versuchen, dasselbe mit Computern zu tun. Die Ergebnisse werden von unabhängigen Wissenschaftlern bewertet.

Dr. Fidelis sagte: “Der CASP-Ansatz hat eine intensive Zusammenarbeit zwischen Forschern auf diesem Gebiet der Wissenschaft geschaffen, und wir haben gesehen, wie er die wissenschaftlichen Entwicklungen beschleunigt hat.

“Seit wir die Herausforderung 1994 zum ersten Mal bewältigt haben, haben wir eine Reihe von Entdeckungen gesehen, die jeweils einen Aspekt dieses Problems lösen, so dass berechnete Modelle von Proteinstrukturen in der medizinischen Forschung zunehmend nützlicher werden.”

In der letzten Runde der Herausforderung hat das AlphaFold-Programm von DeepMind die Form von etwa zwei Dritteln der Proteine ​​mit einer Genauigkeit bestimmt, die mit Laborexperimenten vergleichbar ist *. Die Genauigkeit von AlphaFold mit den meisten anderen Proteinen war ebenfalls hoch, wenn auch nicht ganz auf diesem Niveau.

Die CASP-Organisatoren sagen, dass dieser Erfolg auf den Erfolgen basiert, die in früheren CASP-Runden sowohl vom DeepMind-Team als auch von anderen Teilnehmern erzielt wurden, und dass andere Teams, die an CASP14 teilnehmen, in dieser Runde ebenfalls einige hochpräzise Strukturen erstellt haben.

Dr. Kryshtafovych sagte: “Was AlphaFold erreicht hat, ist wirklich bemerkenswert und die heutige Ankündigung ist ein Gewinn für DeepMind, aber es ist auch ein Triumph für die Teamwissenschaft. Die einzigartige und intensive Art und Weise, wie wir mit Forschern auf der ganzen Welt über CASP zusammenarbeiten, und die Beiträge vieler Wissenschaftlerteams haben uns im Laufe der Jahre zu diesem Durchbruch gebracht. “

Er fügt hinzu: “Die Möglichkeit, die Form von Proteinen schnell und genau zu untersuchen, kann die Biowissenschaften revolutionieren. Nachdem das Problem für einzelne Proteine ​​weitgehend gelöst wurde, ist der Weg frei für die Entwicklung neuer Methoden zur Bestimmung der Form von Proteinen Komplexe – Sammlungen von Proteinen, die zusammenarbeiten, um einen Großteil der Lebensmaschinerie zu bilden, und für andere Anwendungen. “

Professor Dame Janet Thornton, emeritierte Direktorin des Europäischen Instituts für Bioinformatik (EMBL-EBI) des EMBL, die nicht mit CASP oder DeepMind verbunden ist, sagte: “Eines der größten Rätsel der Biologie ist, wie sich Proteine ​​falten, um exquisit einzigartige dreidimensionale Strukturen zu schaffen. Jedes Leben Das Ding – von den kleinsten Bakterien bis zu Pflanzen, Tieren und Menschen – wird von den Proteinen definiert und angetrieben, die es auf molekularer Ebene unterstützen.

“Bisher blieb dieses Rätsel ungelöst, und die Bestimmung einer einzelnen Proteinstruktur erforderte oft jahrelange experimentelle Anstrengungen. Es ist enorm, den Triumph der menschlichen Neugier, Bemühungen und Intelligenz bei der Lösung dieses Problems zu sehen. Ein besseres Verständnis der Proteinstrukturen und die Fähigkeit zur Vorhersage Wenn sie einen Computer benutzen, bedeutet dies ein besseres Verständnis des Lebens, der Evolution und natürlich der menschlichen Gesundheit und Krankheit. “

Quelle:

Community-weites Experiment zur kritischen Bewertung von Techniken zur Vorhersage der Proteinstruktur

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