Forscher an der Universität Basel und am SIB Swiss Institute of Bioinformatics haben mithilfe von Deep Learning eine große Anzahl von uncharakterisierten Proteinen entdeckt. Sie nutzten AlphaFold, ein KI-Tool, das Proteinstrukturen mit hoher Genauigkeit vorhersagt, um 215 Millionen Proteine zu modellieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Das Team konstruierte ein interaktives Netzwerk von 53 Millionen Proteinen mit AlphaFold-Strukturen und entdeckte dabei 290 neue Protein-Familien sowie eine neue Protein-Faltung, die an eine Blume erinnert. Das Netzwerk mit dem Namen “Protein Universe Atlas” steht als interaktive Web-Ressource zur Verfügung. Diese Forschung zeigt das Potenzial von Deep Learning und KI in den Lebenswissenschaften auf und ermöglicht insbesondere ein besseres Verständnis von Proteinstruktur und -funktion für die Entwicklung von Medikamenten und die Proteintechnik. Die Arbeit wurde von SIB unterstützt, um die Anwendung von KI in Ressourcen für die Lebenswissenschaften zu fördern. Der Protein Universe Atlas zielt darauf ab, Forschern, Biokuratoren, Studenten und Lehrern eine Plattform zu bieten, um mehr über die Vielfalt, Struktur, Funktion und Entwicklung von Proteinen zu erfahren.
Einführung
In einer bahnbrechenden Studie, die von Forschern der Universität Basel und dem SIB Swiss Institute of Bioinformatics durchgeführt wurde, wurde die Kraft des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz (KI) genutzt, um eine Vielzahl von uncharakterisierten Proteinen aufzudecken. Durch den Einsatz von AlphaFold, einem KI-Tool, das für seine präzisen Proteinstrukturvorhersagen bekannt ist, analysierte das Team erstaunliche 215 Millionen Proteine. Diese Forschung hat nicht nur Licht auf die Struktur und Funktion zahlreicher Proteine geworfen, sondern auch zur Identifizierung von Hunderten neuer Protein-Familien und einer einzigartigen Proteinfaltung geführt, die einer Blume ähnelt. Als Ergebnis haben die Forscher ein interaktives Netzwerk namens “Protein Universe Atlas” entwickelt, das als umfassende Ressource für Forscher, Bio-Kuratoren, Studenten und Lehrer dient, die sich für die Erforschung von Proteindiversität, Struktur, Funktion und Evolution interessieren.
Verständnis von AlphaFold und Deep Learning
AlphaFold, ein modernes Deep Learning System, hat die Vorhersage von Proteinstrukturen revolutioniert. Durch den Einsatz von Deep Learning-Algorithmen kann AlphaFold die 3D-Struktur von Proteinen genau vorhersagen, ein wesentlicher Aspekt für das Verständnis ihrer Funktion. Deep Learning beinhaltet das Training von neuronalen Netzwerken mit großen Datenmengen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Im Fall von AlphaFold wurde es mit einem Datensatz bekannter Proteinstrukturen trainiert. Durch die Analyse dieser Daten hat der KI-Algorithmus gelernt, die Faltungsmuster von Proteinen mit bemerkenswerter Genauigkeit vorherzusagen.
Wie AlphaFold Proteinstrukturen vorhersagt
Der Vorhersageprozess von AlphaFold erfolgt in mehreren Schritten. Zunächst untersucht es die Aminosäuresequenz eines Proteins, um potenzielle Faltungsmuster zu identifizieren. Dann verwendet es ein tiefes residuales neuronales Netzwerk, um Strukturvorhersagen zu generieren. Das Netzwerk berücksichtigt verschiedene Faktoren wie interatomare Abstände und Torsionswinkel, um die räumliche Anordnung der Atome im Protein abzuschätzen. Schließlich verfeinert AlphaFold seine Vorhersagen mithilfe eines Optimierungsalgorithmus, was zu hochpräzisen Proteinstrukturmodellen führt.
Der Protein Universe Atlas: Enthüllung der Proteindiversität
Als Ergebnis ihrer Forschung haben die Forscher ein interaktives Netzwerk erstellt, das 53 Millionen Proteine mit ihren entsprechenden AlphaFold-vorhergesagten Strukturen umfasst. Dieses Netzwerk, bekannt als “Protein Universe Atlas”, dient als wertvolle Ressource zur Erforschung der Proteindiversität und zum Verständnis der Beziehung zwischen Proteinsequenz, Struktur und Funktion.
Identifizierung neuer Protein-Familien
Der Aufbau des Protein Universe Atlas führte zur bemerkenswerten Entdeckung von 290 neuen Protein-Familien. Diese Familien repräsentieren zuvor uncharakterisierte Proteine und bieten spannende Möglichkeiten für weitere Erforschung. Durch die Kategorisierung von Proteinen basierend auf ihren Ähnlichkeiten und Beziehungen können Forscher Einblicke in ihre potenziellen Funktionen und ihre evolutionäre Geschichte gewinnen.
Eine neue Proteinfaltung: Die Blumenfaltung
Innerhalb des weitreichenden Proteinuniversums beobachtete das Forscherteam auch eine neuartige Proteinfaltung, die erstaunlicherweise einer Blume ähnelt. Dieses einzigartige Faltungsmuster war zuvor nicht dokumentiert worden und unterstreicht die Fähigkeit von Deep Learning-Methoden, bisher unerforschte Proteinstrukturen aufzudecken. Die Entdeckung der Blumenfaltung trägt zum wachsenden Wissen über Proteinfaltungen bei und erweitert unser Verständnis der vielfältigen architektonischen Möglichkeiten im Proteinreich.
Anwendungen in den Lebenswissenschaften
Die von der Universität Basel und dem SIB Swiss Institute of Bioinformatics durchgeführte Forschung bietet große Chancen für das Gebiet der Lebenswissenschaften. Durch den Einsatz von AlphaFold und Deep Learning-Techniken zur Vorhersage von Proteinstrukturen können Forscher wertvolle Einblicke in die Protein-Funktion gewinnen, was bei der Arzneimittelentwicklung und der Protein-Engineering unterstützend wirken kann. Das Verständnis von Proteinstrukturen ist entscheidend für die Entwicklung von Medikamenten, die gezielt auf bestimmte Proteine abzielen. Darüber hinaus können Erkenntnisse aus dem Protein Universe Atlas die Erkundung neuer therapeutischer Ziele erleichtern und zu einem tieferen Verständnis der evolutionären Prozesse beitragen.
Die Auswirkungen des Protein Universe Atlas
Der Protein Universe Atlas ist nicht nur eine bemerkenswerte wissenschaftliche Leistung, sondern auch eine wertvolle Ressource für verschiedene Personen innerhalb der wissenschaftlichen Gemeinschaft. Diese interaktive Webressource bietet Forschern, Bio-Kuratoren, Studenten und Lehrern eine unvergleichliche Plattform, um die weite Welt der Proteindiversität zu erforschen und Einblicke in ihre Struktur, Funktion und Evolution zu gewinnen.
Vorteile für Forscher und Bio-Kuratoren
Für Forscher und Bio-Kuratoren bietet der Protein Universe Atlas eine Schatzkammer an Daten und Erkenntnissen. Er ermöglicht ihnen die Erkundung bekannter Protein-Familien, die Entdeckung neuer Protein-Familien und das Verständnis der Beziehungen zwischen Proteinen. Darüber hinaus ermöglicht er Forschern, die Evolution von Proteinen zu untersuchen und liefert wertvolle Informationen für Studien zur Evolutionsbiologie.
Vorteile für Studenten und Lehrer
Der Protein Universe Atlas ist ein unschätzbares Bildungswerkzeug für Studenten und Lehrer. Er bietet eine ansprechende und visuell ansprechende Plattform, um die vielfältige Welt der Proteine kennenzulernen. Schüler können Proteinstrukturen erforschen, verstehen, wie verschiedene Aminosäuresequenzen zu verschiedenen Proteinen führen, und in die faszinierende Welt der Protein-Faltung eintauchen. Lehrer können den Atlas nutzen, um ihren Unterricht in Molekularbiologie, Genetik und Biochemie zu bereichern.
Schlussfolgerung
Die gemeinsame Anstrengung zwischen der Universität Basel und dem SIB Swiss Institute of Bioinformatics hat das unglaubliche Potenzial von Deep Learning und KI für das Vorantreiben unseres Verständnisses von Proteinstruktur und -funktion aufgezeigt. Durch den Einsatz von AlphaFold hat das Team eine Vielzahl uncharakterisierter Proteine entdeckt, neue Protein-Familien identifiziert und eine einzigartige Proteinfaltung enthüllt, die einer Blume ähnelt. Der Protein Universe Atlas dient als umfassende Ressource für Forscher, Bio-Kuratoren, Studenten und Lehrer und erleichtert die Erkundung der Proteindiversität, Struktur, Funktion und Evolution. Diese Forschung ebnet den Weg für zukünftige Fortschritte in der Arzneimittelentwicklung, im Protein-Engineering und in der Evolutionsbiologie, während wir weiterhin die Geheimnisse des Proteinuniversums entschlüsseln.
