CAMBRIDGE / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Harvard University haben eine bahnbrechende Methode entwickelt, um instabile Proteine zu designen, die bisher selbst für fortschrittliche KI-Systeme wie AlphaFold eine Herausforderung darstellten. Diese Proteine, die für Zellkommunikation und Krankheiten wie Parkinson entscheidend sind, könnten nun gezielt für medizinische Anwendungen und die synthetische Biologie gestaltet werden.
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Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, insbesondere im Bereich der Proteinstrukturvorhersage. Doch trotz der beeindruckenden Fähigkeiten von Systemen wie AlphaFold, bleibt die Vorhersage von intrinsisch ungeordneten Proteinen (IDPs) eine Herausforderung. Diese Proteine, die fast 30% aller menschlichen Proteine ausmachen, sind für ihre instabile und ständig wechselnde Struktur bekannt, was sie schwer vorhersehbar macht.
Ein Forscherteam der Harvard University hat nun eine neue Methode entwickelt, die auf maschinellem Lernen basiert und es ermöglicht, diese komplexen Proteine zu designen. Durch den Einsatz von automatischer Differenzierung und physikbasierten Simulationen können Aminosäuresequenzen so angepasst werden, dass sie spezifische Funktionen erfüllen. Diese Methode könnte die synthetische Biologie und die Medikamentenentwicklung revolutionieren, indem sie neue Einblicke in Krankheiten wie Parkinson und Krebs bietet.
Die Bedeutung dieser Entwicklung liegt nicht nur in der Fähigkeit, Proteine mit gewünschten Eigenschaften zu designen, sondern auch in der Möglichkeit, die Rolle dieser Proteine in biologischen Prozessen besser zu verstehen. IDPs sind entscheidend für die Zellkommunikation und das Signaling, und ihre Fehlfunktionen sind mit verschiedenen Krankheiten verbunden. Die neue Methode könnte daher nicht nur zur Entwicklung neuer Therapien beitragen, sondern auch unser Verständnis von neurodegenerativen Erkrankungen erweitern.
Die Forscher betonen, dass ihre Methode nicht auf Vorhersagen basiert, sondern auf realen physikalischen Modellen, die die dynamische Natur der Proteine berücksichtigen. Dies unterscheidet sie von bisherigen Ansätzen und eröffnet neue Möglichkeiten für die Gestaltung von Proteinen mit spezifischen Eigenschaften. Die Ergebnisse dieser Forschung wurden in der Zeitschrift Nature Computational Science veröffentlicht und könnten einen wichtigen Schritt in Richtung personalisierter Medizin darstellen.
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