Durchbruch in der Proteinsimulation: KI-gestützte Modelle revolutionieren die Forschung

BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein internationales Forschungsteam unter der Leitung von Prof. Dr. Cecilia Clementi hat einen bedeutenden Fortschritt in der Simulation von Proteinen erzielt, der die biophysikalische Forschung maßgeblich vorantreiben könnte.

Die Simulation von Proteinen, den essenziellen Bausteinen des Lebens, hat einen neuen Meilenstein erreicht. Unter der Leitung von Prof. Dr. Cecilia Clementi von der Freien Universität Berlin hat ein internationales Forschungsteam ein innovatives Modell entwickelt, das die Effizienz und Präzision von Proteinsimulationen erheblich verbessert. Diese Entwicklung könnte weitreichende Auswirkungen auf die medizinische Forschung haben, insbesondere in der Entwicklung von Medikamenten und Antikörpertherapien zur Behandlung von Krebs und anderen schweren Erkrankungen.

Das neuartige Simulationsmodell, bekannt als CGSchNet, nutzt ein Graph-Neuronales Netz, um die dynamischen Prozesse der Protein-Faltung und -Dynamik realistisch abzubilden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die oft rechenintensiv und zeitaufwendig sind, ermöglicht dieses Modell eine schnellere und dennoch präzise Analyse. Dies ist besonders wichtig, da es die Untersuchung größerer Proteine und komplexer Systeme ermöglicht, die bisher nur schwer zugänglich waren.

Ein bemerkenswerter Aspekt von CGSchNet ist seine Fähigkeit, den Faltungsprozess von Proteinen zu modellieren, einschließlich der intermediären Zustände, die bei Fehlfaltungen wie Amyloiden eine Rolle spielen. Diese pathologischen Proteinaggregate sind unter anderem bei der Alzheimer-Erkrankung von Bedeutung. Das Modell kann zudem Übergänge zwischen gefalteten Zuständen simulieren, die entscheidend für die Funktion von Proteinen sind.

Die Ergebnisse der Studie, veröffentlicht in der renommierten Fachzeitschrift Nature Chemistry, zeigen, dass das Modell nicht nur die relative Stabilität gefalteter Zustände von Proteinmutanten präzise vorhersagen kann, sondern auch auf Proteine außerhalb des Trainingsdatensatzes anwendbar ist. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die biophysikalische Forschung und könnte die Entwicklung neuer therapeutischer Ansätze beschleunigen.

Prof. Dr. Cecilia Clementi, eine Expertin auf dem Gebiet der Computersimulation von Biomolekülen, hat mit ihrem Team gezeigt, dass Deep Learning eine Schlüsselrolle bei der Überwindung bisheriger Herausforderungen in der Proteinforschung spielen kann. Ihre Arbeit an der Freien Universität Berlin stärkt die Forschung in der theoretischen und computergestützten Biophysik und schlägt Brücken zur angewandten Mathematik.

Die Förderung durch die Einstein-Stiftung hat es ermöglicht, Spitzenforscher wie Prof. Dr. Clementi nach Berlin zu holen und dort zu halten. Diese Unterstützung ist entscheidend, um die Stadt als führenden Standort für wissenschaftliche Innovationen zu etablieren und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Disziplinen zu fördern.

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