Q&A: Einsatz von KI zur Herstellung von Proteinen, die in der Natur noch nie zuvor gesehen wurden

In einem bahnbrechenden Schritt in der synthetischen Biologie nutzen Forscher künstliche Intelligenz, um Proteine zu entwerfen, die es in der Natur noch nie gegeben hat. Diese Innovation markiert einen entscheidenden Moment in der jahrzehntelangen Suche nach neuen Proteinen, die ein transformatives Potenzial für Medizin, Biotechnologie und wissenschaftliche Entdeckungen bieten. Jason Zhang, Assistenzprofessor für Bioengineering an der Samueli UCLA School of Engineering, leitet die Bemühungen, die Grenzen des Proteindesigns mit fortschrittlichen KI-Techniken zu erweitern.

Seine Arbeit basiert auf der bahnbrechenden Forschung von David Baker, einem Nobelpreisträger für Chemie, dessen Beiträge zur computergestützten Proteintechnik den Grundstein für diese neue Grenze legten.

Diese Modelle werden auf umfangreichen Datensätzen aus experimentellen Ergebnissen trainiert, die es ihnen ermöglichen, vorherzusagen, welche Aminosäuresequenzen sich in funktionelle Proteine falten werden. Sobald diese Sequenzen erzeugt sind, werden sie in DNA übersetzt und in einem Labor synthetisiert, wo ihre Funktionalität gegen bestimmte Ziele getestet wird. Dieser Ansatz ermöglicht es Wissenschaftlern, Tausende von Kandidatenproteinen gleichzeitig zu bewerten, was das Tempo der Entdeckung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden erheblich beschleunigt.

Ein bemerkenswertes Projekt beinhaltet die Entwicklung von Biosensoren, die komplexe biologische Prozesse innerhalb lebender Systeme überwachen können. Diese Sensoren liefern detaillierte Einblicke in zelluläre Funktionen und ebnen potenziell den Weg für personalisierte Medizin und wirksamere Behandlungen für Krankheiten von Krebs bis zu neurologischen Störungen. Ein besonders ehrgeiziges Ziel ist die Entwicklung einer "virtuellen Zelle", einer digitalen Repräsentation biologischer Systeme, die zelluläres Verhalten und Interaktionen simulieren kann. Durch die Integration großer Datenmengen, die von entwickelten Biosensoren gesammelt werden, zielen Forscher darauf ab, umfassende Modelle der zellulären Aktivität zu konstruieren.

Solche Modelle könnten die Vorhersage ermöglichen, wie verschiedene Medikamente mit bestimmten Zelltypen interagieren, was eine beispiellose Präzision in der Arzneimittelentwicklung und Behandlungsplanung bietet.

Ein weiterer kritischer Schwerpunkt im Labor von Zhang ist die Untersuchung von gestörten Proteinen, die an zahlreichen Krankheiten beteiligt sind, darunter Neurodegeneration, Diabetes und bestimmte Krebsarten. Traditionelle Kleinmolekülmedikamente haben oft Schwierigkeiten, diese Proteine aufgrund ihres Mangels an definierter Struktur anzugreifen. Um diese Herausforderung zu überwinden, beschäftigt Zhangs Team generative KI, um völlig neue Proteinfalten zu entwerfen, die speziell an gestörte Proteine binden können. Diese Strategie zielt darauf ab, inhärent "unbehandelbare" Ziele in lebensfähige therapeutische Kandidaten zu verwandeln, indem strukturelle Veränderungen induziert werden, die sie anfällig für konventionelle Medikamentenmechanismen machen.

Die Integration von KI in das Protein-Engineering verspricht, unser Verständnis von biologischen Systemen zu revolutionieren und die Horizonte der medizinischen Wissenschaft zu erweitern.