Deepmind will mit Alphafold-KI Coronavirus bekämpfen
Die Berechnungen von Deepminds KI-Software Alphafold soll Forschern bei der Suche nach einem Impfstoff helfen.
Wenn Forscher die Struktur eines Proteins kennen, können sie dessen Funktion und Wirkung besser einschätzen. Im Kontext des Coronavirus könnte das zum Beispiel die Entwicklung von Medikamenten beschleunigen.
Allerdings ist die Erforschung und Modellierung einer Proteinstruktur aufwendig und kann Monate oder länger dauern. Forscher greifen daher auf Software zurück, die Proteinstrukturen anhand von Aminosäuren prognostiziert.
___STEADY_PAYWALL___Alphafold faltet Proteine besonders effektiv
Ende 2018 stellte Deepmind erstmals die KI-gestützte Proteinprognosesoftware Alphafold vor, die bei einem Proteinfaltwettbewerb den ersten Platz von insgesamt 98 Teams belegte. Sie sagte bei 25 von 43 Proteinen die akkurateste Struktur vorher – die Software auf dem zweiten Platz lag bei nur drei von 43 Proteinen richtig.
So sieht es aus, wenn Alphafold anhand von Aminosäuren die Struktur eines Proteins prognostiziert. Bild: Deepmind
Deepmind-Mitgründer Demis Hassabis bezeichnete den Wettbewerb damals als „Schlüsselmoment“, der zeige, wie KI „fundamentale, sehr wichtige und reale wissenschaftliche Probleme“ lösen könne.
Alphafold modelliert mögliche Coronavirus-Proteine
Jetzt kann sich Alphafold im Ernstfall beweisen: Deepmind veröffentlicht sechs von Alphafold berechnete Proteinstrukturen, die mit dem Erreger SARS-CoV-2 in Verbindung stehen sollen, der wiederum COVID-19 auslöst.
Googles KI-Schwester verspricht, dass Alphafold seit der ersten Vorstellung im Dezember 2018 verbessert wurde, weist aber explizit darauf hin, dass die berechneten Strukturen nicht in Experimenten verifiziert wurden und falsch sein könnten.
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Deepminds KI-Software Alphafold berechnet mögliche Proteinstrukturen des Coronavirus. Bild: Deepmind
Das System errechnete allerdings eine akkurate Struktur für ein bereits experimentell definiertes SARS-CoV-2 Spike-Protein. Diese positive Vorhersage war für die Forscher ausschlaggebend, die weiteren Protein-Modelle zu veröffentlichen.
„Normalerweise würden wir warten, bis die Arbeit von anderen Forschern untersucht und in einem Fachjournal publiziert wurde. In diesem Fall ist die Lage ernst und zeitkritisch, weshalb wir die prognostizierten Strukturen unter einer offenen Lizenz publizieren, sodass sie alle nutzen können“, schreibt das Unternehmen.
Die KI-Prognosen könnten als Grundlage für die Hypothesenbildung herangezogen werden und so bei der Medikamentenentwicklung helfen. Deepmind hat sie bereits mit den Forschern des biomedizinischen Forschungslabors Francis Crick in London geteilt. Interessierte Forscher können sie von der Webseite herunterladen (.pdb).
Titelbild: Deepmind
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