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Artikel und Hintergründe zum Thema

Bioinformatik

Barbara Schick,

Künstliche Intelligenz für die Proteinforschung

Ein Forschungsteam der Universität Basel hat zahlreiche bislang nicht beschriebene Proteine mit Deep-Learning-Methoden vorhergesagt: Hunderte neue Proteinfamilien und auch eine neue Art der Proteinfaltung.

In den vergangenen Jahren hat "AlphaFold" die Proteinforschung vorangebracht: Die Künstliche Intelligenz (KI) wurde mit Daten von Proteinen gefüttert, die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in mehr als 50 Jahren zusammengetragen haben. Durch dieses Training ist "AlphaFold" in der Lage, die dreidimensionale Gestalt von Proteinen mit einer sehr hohen Genauigkeit vorherzusagen. Im letzten Jahr konnte man mithilfe der KI die Strukturen von etwa 215 Millionen Proteinen prognostizieren. Dies macht Einblicke in die Struktur nahezu aller Proteine möglich. Interessant ist dies vor allem für Proteine, die bisher noch nicht genauer experimentell untersucht wurden.

"Es gibt inzwischen sehr viele Quellen, in denen man Informationen zu Proteinen finden kann. Sie liefern wertvolle Erkenntnisse darüber, wie sich Proteine entwickeln und wie sie funktionieren", sagt Joana Pereira, Leiterin der Studie. Dem Forschungsteam von Prof. Dr. Torsten Schwede am Biozentrum der Universität Basel und Forschungsleiter am Swiss Institute of Bioinformatics (SIB) ist es gelungen, einen Teil von bisher noch verborgenen Informationen zu entschlüsseln. Die Forschenden haben ein interaktives Netzwerk bestehend aus 53 Millionen Proteinen, deren Struktur "AlphaFold" modelliert hat, aufgebaut. "Dieses Netzwerk ist eine wertvolle Quelle, um im großen Maßstab unbekannte Proteinfamilien und deren Funktionen theoretisch vorherzusagen", unterstreicht Erstautorin Dr. Janani Durairaj. Auf diese Weise findet das Team 290 neue Proteinfamilien und eine neue Art der Proteinfaltung. Die Forschenden setzen auf Deep-Learning-Tools, um in diesem Netzwerk nach Informationen zu suchen, die neue Wege für Innovationen in den Biowissenschaften und -technologie ebnen. "Um neue Wirkstoffe für Medikamente zu finden oder mit biotechnologischen Verfahren die Funktion von Proteinen zu verändern, müssen wir zuerst die Struktur von Proteinen kennen und verstehen, wie sie funktionieren", sagt Pereira.

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Bild zu einem interaktiven Netzwerk. © Universität Basel, Biozentrum

Auf Basis der Expertise der Forschungsgruppe von Prof. Torsten Schwede bei Entwicklung und Unterhalt der Software Swiss-Model zur Proteinmodellierung stellten sie das neu entwickelte Netzwerk als interaktive Plattform im Internet zur Verfügung. Diese wird als "Protein Universe Atlas" bezeichnet. "Wir hoffen, dass diese neue Plattform nicht nur Forschenden und Biokuratoren, sondern auch Studierenden und Lehrenden helfen wird, mehr über die Proteinvielfalt zu lernen, von der Struktur über die Funktion bis hin zur Evolution", so Janani Durairaj. Zum "Protein Universe Atlas" geht es über: https://uniprot3d.org/atlas/ AFDB90v4.

Originalpublikation: Janani Durairaj, Andrew M. Waterhouse, Toomas Mets, Tetiana Brodiazhenko, Minhal Abdullah, Gabriel Studer, Gerardo Tauriello, Mehmet Akdel, Antonina Andreeva, Alex Bateman, Tanel Tenson, Vasili Hauryliuk, Torsten Schwede, Joana Pereira: Uncovering new families and folds in the natural protein universe. Nature (2023), https://doi.org/10.1038/s41586-023-06622-3

Quelle: Universität Basel, Biozentrum

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