Kryo-Elektronenmikroskopie

Proteinkomplexe mithilfe Künstlicher Intelligenz erforschen

Forschende der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg (MLU) und des European Molecular Biology Laboratory (EMBL) in Hamburg haben eine Methode zur Untersuchung von Proteinen erarbeitet: Sie haben ein KI-gestütztes Verfahren zur Analyse von Daten der Kryo-Elektronenmikroskopie entwickelt. Damit lassen sich künftig mehrere Proteinkomplexe gleichzeitig direkt in den Zellen untersuchen.

Panagiotis Kastritis (links) und Ioannis Skalidis am Kryo-Elektronenmikroskop. © Uni Halle / Lena Süßmann

Die Kryo-Elektronenmikroskopie ist eine relativ junge Methode, mit der sich die Struktur von Materialien, Zellen oder Proteinen untersuchen lässt. Im Prinzip funktioniert sie so: Die Proben werden blitzschnell gefroren und mit Elektronen beschossen. Das Mikroskop erstellt zunächst zweidimensionale Bilder, die anschließend zu einem 3D-Modell zusammengesetzt werden können. So lassen sich zum Beispiel äußerst detaillierte Aufnahmen der Proteinstruktur auf der Ebene einzelner Atome anfertigen. Das Wissen über die Struktur von Proteinen ist von großer Bedeutung: „Proteine sind so etwas wie die Arbeitstiere der Zellen – vom Knochenwachstum bis zum Stoffwechsel steuern sie alle wichtigen Prozesse. Erst wenn man die Struktur eines Proteins kennt, kann man jedoch verstehen, was ein Protein genau macht und wie es funktioniert“, sagt Jun.-Prof. Panagiotis Kastritis vom Zentrum für Innovationskompetenz „HALOmem“ der MLU. Das Wissen darüber ist wiederum die Voraussetzung für die Behandlung zahlreicher Krankheiten, zum Beispiel auch Alzheimer oder Krebs.

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Allerdings liefert die Kryo-Elektronenmikroskopie nur dreidimensionale Strukturen und keine Information darüber, um welches Protein es sich jeweils handelt. Die Daten müssen von den Forschenden selbst interpretiert werden, und das ist eine mögliche Fehlerquelle, wie Ioannis Skalidis, Doktorand in der Arbeitsgruppe von Kastritis, erklärt: „Einige Proteine haben eine nahezu identische 3D-Struktur, sie haben im Körper jedoch völlig verschiedene Funktionen. Wenn Forscherinnen und Forscher auf Basis ihrer Erfahrung entscheiden, wie die Daten interpretiert und Proteine identifiziert werden sollen, hat das einen großen Einfluss auf die Resultate ihrer Experimente.“ Das Team entwickelte daher eine neue Methode zur automatischen Interpretation der Rohdaten aus dem Elektronenmikroskop. Dafür nutzte es neben eigens entwickelten und weiteren Open-Source-Programmen auch die Software „AlphaFold“. Deren Entwicklern war es im Juli 2021 gelungen, die Struktur von einem Großteil aller menschlichen Proteine präzise vorherzusagen.

In der Studie untersuchte das Team aus Halle und Hamburg jedoch keine isolierten Proteine, sondern Proteinkomplexe, wie sie in Zellen vorkommen. „Proteine arbeiten in der Regel nicht für sich, sondern in größeren Verbünden. Je nachdem, mit wem Proteine zusammenarbeiten, verändert sich die Struktur ihrer Bindungsstellen. Deshalb ist es so wichtig, sie möglichst realitätsgetreu zu untersuchen“, sagt Kastritis. Der Methodenmix der Forscher aus Halle und Hamburg kann es auch anderen Forschungsgruppen ermöglichen, künftig relativ einfach die Strukturen von solchen Proteinkomplexen zu analysieren.

Förderung

Die Arbeit wurde gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung, die Deutsche Forschungsgemeinschaft, den Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) sowie das Land Sachsen-Anhalt.

Publikation: Skalidis I., Kyrilis F.L., Tüting C., Hamdi F., Chojnowski G., Kastritis P.L.: Cryo-EM and artificial intelligence visualize endogenous protein community members. Structure (2022). doi:10.1016/j.str.2022.01.001

Quelle: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

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