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SARS COV Spike Glycoprotein Structure Public Domain, see https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/pdb/5XLR

AlphaFold löst das Protein-Faltungsproblem

Triumph nicht nur der künstlichen Intelligenz!

Für Benjamin Lang!

1972 erhielt C. B. Anfinsen den Nobelpreis in Chemie für seine Theorie „Eine Aminosäurensequenz – eine Proteinstruktur“. Fast 50 Jahre ist es mehr oder weniger bei der Hypothese geblieben. Wenn man auf einfaches Ausprobieren setzen würde, dann müsste man bei einem normalen Protein 10300 Optionen prüfen. Das dürfte die bisherige Zeit der Existenz unseres Universums überschreiten. Im November 2020 hat das Google-Tochterunternehmen DeepMind Technologies mit Sitz in London von einem Durchbruch in der Sache berichtet.

In der Wissenschaftsszene hat man sich zusammengetan und 1994 eine Art Wettbewerb CASP (Critical Assessment of Structure Prediction) ins Leben gerufen, um die vorhandenen Verfahren der Vorhersage alle zwei Jahre zu checken. Dafür hat man extra den neuen Prüfwert GDT (Global Distance Test) geschaffen, eine Zahl zwischen 0 und 100. Die inoffizielle Zielhöhe war jeder Wert über 90.

Google TPU 3.0 Zinskauf, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons

Im 14. Anlauf hat DeepMind bei CASP14 nach eigenen Angaben 92,4 GDT erreicht, was mit 1,6 Angström etwa einem typischen Atomdurchmesser (0,1 nm) entspricht. Dafür benutzte das Unternehmen 128 TPU neural processing core units von Google LLC, also spezialisierte Einheiten für die AI. Trainiert wurde das System unter der Software AlphaFold 2 über mehrere Wochen an öffentlich bekannten Strukturdaten von etwa 170.000 Proteinen. Danach war man bei neuen Proteinen in der Lage, innerhalb weniger Tage die Struktur erfolgreich vorherzusagen. So berichtet DeepMind Technologies.

In näherer Zukunft wolle man daran arbeiten, weiteren Forschern die Arbeit mit diesem System zu ermöglichen. Ziel sei es, Krankheiten besser zu verstehen und geeignete Medikamente dagegen zu entwickeln. Dieses Versprechen wird recht blumig formuliert.

„This is the latest peak (of AI) but it was attained following past structural achievements that were achieved, brick by brick, through the efforts of countless scientists and technologists.”

Analyst C. King für SiliconANGLE

Interessante Links:
https://deepmind.com/research/case-studies/alphafold
https://siliconangle.com/2020/11/30/googles-deepmind-solves-protein-folding-problem-one-biologys-biggest-challenges/
Struktur des SARS COV Spike, 3D-Modell bei NLM

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