BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) –
Die jüngste Entwicklung in der Proteinmodellierung könnte die Art und Weise, wie Medikamente entwickelt werden, grundlegend verändern. Forschende der Freien Universität Berlin und Microsoft Research AI for Science haben mit BioEmu ein KI-System vorgestellt, das das Gleichgewichtsverhalten von Proteinen mit bisher unerreichter Präzision emuliert. Diese bahnbrechende Technologie wurde kürzlich in der Fachzeitschrift Science veröffentlicht und eröffnet neue Perspektiven für das Wirkstoffdesign.
BioEmu nutzt generatives Deep Learning, um tausende statistisch unabhängige Proteinstrukturen pro Stunde zu generieren. Dies geschieht auf einer einzigen Grafikkarte, was die Kosten und den Zeitaufwand für die Untersuchung funktionell relevanter Strukturveränderungen erheblich reduziert. Prof. Dr. Frank Noé, der die Studie leitete, betont die Bedeutung dieser Effizienzsteigerung für die Forschung und Entwicklung neuer Medikamente.
Die Fähigkeit von BioEmu, komplexe Strukturänderungen wie verborgene Bindungstaschen oder Bewegungen ganzer Protein-Domänen zu erfassen, ist besonders bemerkenswert. Diese Genauigkeit, die sich mit Laboranalysen messen lässt, bietet einen skalierbaren Ansatz zur Modellierung von Proteinfunktionen im großen Stil. Prof. Dr. Cecilia Clementi, ebenfalls an der Freien Universität Berlin tätig, hebt hervor, dass diese Technologie die Erfolgsquote neuer Wirkstoffe in klinischen Studien erhöhen könnte.
Ein weiterer Vorteil von BioEmu ist die Integration von molekulardynamischen Simulationen mit experimentellen Daten, die eine Vorhersage von Struktur-Ensembles und thermodynamischen Eigenschaften mit nahezu experimenteller Genauigkeit ermöglicht. Diese Kombination aus Simulation und experimenteller Validierung stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Proteinmodellierung dar.
Microsoft Research hat den Quellcode von BioEmu unter der MIT-Lizenz frei verfügbar gemacht, was die Weiterentwicklung und Anpassung durch die wissenschaftliche Gemeinschaft erleichtert. Zudem wurde ein umfangreicher Datensatz veröffentlicht, der die größte öffentlich zugängliche Sammlung sequenzdiverser Proteinsimulationen darstellt. Diese Offenheit fördert die Zusammenarbeit und Innovation in der Forschungsgemeinschaft.
Obwohl die Forschungsarbeiten bei Microsoft durchgeführt wurden, würdigt die Freie Universität Berlin die maßgeblichen Beiträge ihrer affiliierten Forschenden. Die Zusammenarbeit zwischen akademischen Institutionen und der Industrie zeigt, wie wichtig solche Partnerschaften für den wissenschaftlichen Fortschritt sind.
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