BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – BioEmu, ein KI-System zur Proteinmodellierung, bietet neue Perspektiven für das Wirkstoffdesign und könnte die Erfolgsquote in klinischen Studien erhöhen.

Ein bemerkenswerter Fortschritt in der Proteinmodellierung wurde durch die Zusammenarbeit zwischen der Freien Universität Berlin und Microsoft Research AI for Science erzielt. Das neue KI-System BioEmu, das kürzlich in der Fachzeitschrift Science vorgestellt wurde, bietet eine präzise Emulation des Gleichgewichtsverhaltens von Proteinen. Diese Entwicklung könnte die Erfolgsquote neuer Medikamente in klinischen Studien erheblich steigern.
BioEmu nutzt generatives Deep Learning, um tausende statistisch unabhängiger Proteinstrukturen pro Stunde auf einer einzigen GPU zu generieren. Dies senkt die Kosten und den Zeitaufwand für die Untersuchung funktionell relevanter Strukturveränderungen erheblich. Prof. Dr. Frank Noé, der die Studie leitete, betont die Bedeutung dieser Technologie für das Wirkstoffdesign.
Die Fähigkeit von BioEmu, komplexe und biologisch relevante Strukturänderungen wie verborgene Bindungstaschen und Bewegungen ganzer Protein-Domänen zu erfassen, ist besonders hervorzuheben. Diese Genauigkeit ermöglicht es, Stabilitätsveränderungen von Proteinen vorherzusagen, die sich mit Laboranalysen messen lassen.
Die Technologie hinter BioEmu ist frei verfügbar und könnte einen skalierbaren Ansatz zur Modellierung von Proteinfunktionen auf genomischer Ebene bieten. Prof. Dr. Cecilia Clementi, die ebenfalls maßgeblich an der Studie beteiligt war, hebt die Bedeutung dieser Entwicklung für die wissenschaftliche Gemeinschaft hervor.
Microsoft Research hat zudem den umfangreichen Datensatz veröffentlicht, der zur Entwicklung von BioEmu diente. Mit über 100 Millisekunden Simulationen auf tausende verschiedene Proteinsysteme verteilt, stellt dieser Datensatz die bislang größte öffentlich zugängliche Sammlung sequenzdiverser Proteinsimulationen dar.
Die Freie Universität Berlin würdigt die Beiträge ihrer affiliierten Forschenden, obwohl die Forschungsarbeiten vollständig bei Microsoft durchgeführt wurden. Die Leitung der Studie lag bei Prof. Dr. Frank Noé, Partner Research Manager bei Microsoft Research AI for Science in Berlin.

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