Forschungsteam von FU Berlin und Microsoft präsentiert KI-System zur Proteinsimulation
Ein Forschungsteam der Freien Universität Berlin und Microsoft Research AI for Science hat einen Fortschritt in der Modellierung biologischer Proteine erzielt, wie die im Fachmagazin Science veröffentlichte Studie „Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning“ zeigt. Im Mittelpunkt steht dabei das KI-System BioEmu, das die Gleichgewichtsverhaltensweisen von Proteinen mit bisher ungeahnter Präzision und Genauigkeit simuliert. Da die Funktion vieler Proteine direkt vom dynamischen Wechsel ihrer Struktur abhängt, eröffnet BioEmu neue Perspektiven im Bereich des Wirkstoffdesigns und könnte mittelfristig dazu beitragen, die Erfolgsquote neuer Medikamente in klinischen Studien zu steigern.
Das System zeichnet sich durch seine enorme Effizienz aus: Es kann Tausende statistisch unabhängiger Proteinstrukturen pro Stunde auf einer einzelnen Grafikkarte (GPU) generieren, was einen signifikanten Fortschritt bei der Untersuchung funktioneller Strukturveränderungen darstellt und Zeitaufwand sowie Kosten erheblich reduziert. BioEmu integriert über 200 Millisekunden molekulardynamischer Simulationen mit experimentellen Daten, um Struktur-Ensembles und thermodynamische Eigenschaften mit nahezu experimenteller Genauigkeit vorherzusagen. Eine besondere Stärke liegt in seiner Fähigkeit, komplexe, biologisch relevante Strukturänderungen zu erfassen, wie beispielsweise versteckte Bindungstaschen, Bewegungen ganzer Protein-Domänen oder lokale Entfaltungen. Selbst Stabilitätsveränderungen von Proteinen kann BioEmu mit hoher Präzision vorhersagen.
Diese Leistungsfähigkeit wird durch die Verfügbarkeit eines umfangreichen Datensatzes untermauert, den Microsoft Research zusammen mit dem Quellcode von BioEmu unter der MIT-Lizenz frei zugänglich gemacht hat. Dieser Datensatz umfasst über 100 Millisekunden Simulationen, die auf tausende verschiedene Proteinsysteme verteilt sind, und stellt damit die größte öffentlich zugängliche Sammlung sequenzdiverser Proteinsimulationen dar.
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(pz)
