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DeepMind: Dieser Algorithmus erkennt die Proteinstruktur fast aller Spezies

Felix Baumann
DeepMind

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Ein neuer Algorithmus der Alphabet-Tochter DeepMind kann die Proteinstruktur fast sämtlicher Spezies analysieren und berechnen. Das KI-Tool kann unter anderem dabei helfen, Arzneimittel und Impfstoffe zu entwickeln. 

Unser Körper beherbergt viele Geheimnisse. Krankheiten wie COVID-19 offenbaren dabei, wie viel Zeit die Entwicklung von Impfstoffen oder anderen Behandlungen erfordern – selbst, wenn das in Rekordtempo geschah. Neben der Analyse der Ursache, steht dabei auch die Reaktion unseres Körpers im Vordergrund. Proteine spielen dabei eine wesentliche Rolle.

In unserem Körper bilden wiederum Aminosäure-Ketten verschiedene Proteine. Diese übernehmen fast alle Aufgaben in unseren Zellen und nehmen je nach Zusammensetzung unterschiedliche Formen an. Versteht man das Protein, versteht man auch die Funktionsweise der jeweiligen Aufgabe. Im Resultat können Wissenschaftler:innen dann beispielsweise mögliche Behandlungen entwickeln.

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DeepMind Algorithmus befüllt Datenbank mit Proteinen aller Spezies

Doch die Analyse dieser Proteine nahm bisher viel Zeit in Anspruch. Der Prozess geschah bis dato mittels Röntgenkristallografie und Kryo-Elektronenmikroskopie. Alphabet-Tochter DeepMind nahm sich der Herausforderung an und entwickelte das KI-Tool AlphaFold.

Der Algorithmus des Systems dokumentierte bis Ende 2021 wiederum 350.000 Proteinstrukturen in einer entsprechenden Datenband. Das beinhaltet auch all jene, die bisher im menschlichen Genom vorkommen. Doch damit nicht genug. Inzwischen sind die Forschenden nämlich so so weit, als dass man mit dem neusten Update sämtliche Proteine von fast allen Spezies hinzufügen konnte.

Auf diesem Weg können Forscher:innen nun Krankheiten nachvollziehen und optimale Behandlungen entwickeln. Die Datenbank von AlphaFold vergrößerte sich mit den neuen Daten wiederum um das 200-fache.

Eine offene Datenbank für die Forschung

Im Vergleich zu anderen Methoden, benötigt der Algorithmus zur Berechnung nur wenige Minuten. Die Basis bilden dabei Informationen über die Komponenten des Proteins. Im Vergleich zur menschlichen Forschung ist die KI also genauso akkurat. 35 Prozent der Ergebnisse sind sehr genau, weitere 45 Prozent sind genau genug. Der Vorteil ist, dass die Informationen nicht nur DeepMind gehören.

Denn Forschende auf der ganzen Welt können kostenfrei auf den kompletten Katalog zugreifen. In Großbritannien haben Wissenschaftler:innen bereits die Form des Proteins eines Malariaparasiten aus der Datenbank erhalten, um einen Impfstoff zu entwickeln. In Norwegen möchte man hingegen Honigbienen durch ein Immunprotein retten.

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Felix Baumann ist seit März 2022 Redakteur bei BASIC thinking. Bereits vorher schrieb er 4 Jahre für den Online-Blog Mobilegeeks, der 2022 in BASIC thinking aufging. Nebenher arbeitet Felix in einem IT-Unternehmen und beschäftigt sich daher nicht nur beim Schreiben mit zukunftsfähigen Technologien.