Forum für Wissenschaft, Industrie und Wirtschaft

Hauptsponsoren:     3M 
Datenbankrecherche:

 

KI zur Vorhersage von Proteinstruktur entwickelt

14.08.2019

Proteine sind Hochleistungsbiomaschinen: Eiweiße finden sich in jeder Zelle und spielen im menschlichen Körper eine wichtige Rolle, etwa bei der Blutgerinnung oder als Hauptbestandteil von Haaren oder Muskeln. Welche Funktion die molekularen Werkzeuge jeweils erfüllen, lässt sich an ihrer Gestalt erkennen. Forscherinnen und Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben eine neue Methode entwickelt, diese Proteinstruktur mittels Künstlicher Intelligenz vorherzusagen.

Proteine können mit anderen Molekülen durch Eindringen oder Umschließen interagieren, je nach Form. Diese lässt sich – anders als beim Blick in den heimischen Werkzeugkasten – nicht ohne weiteres feststellen, sondern nur mit teuren und aufwendigen Experimenten.


Fibronektin spielt bei der Wundheilung eine bedeutende Rolle. Die Grafik zeigt einen wichtigen Teil des Proteins mit Kontaktpaaren (jeweils gleichfarbige Kugeln). Abbildung: Ines Reinartz, KIT

Forscherinnen und Forscher des Steinbuch Centre for Computing (SCC), dem Rechenzentrum des KIT, haben dafür zunächst Datenbanken für Proteinsequenzen durchkämmt und gleiche Proteine unterschiedlicher Spezies verglichen. „Hämoglobin, das in unserem Körper für den Sauerstofftransport zuständig ist, gibt es auch beim Insekt, bei der Feldmaus und beim Schimpansen“, erklärt Markus Götz, Datenanalyst beim SCC.

Den Aufbau eines Proteins kann man sich dabei wie eine Perlenkette vorstellen, an der Proteinteile, die Aminosäuren, aufgereiht sind. Seine dreidimensionale Struktur – und damit seine Eigenschaften – erhält es, indem sich manche weit voneinander entfernte „Perlen“ zu Paaren zusammenschließen und das Protein so falten.

Bei verschiedenen Organismen können sich diese Paarungen unterscheiden, die Eigenschaften des Proteins bleiben aber dennoch gleich. „Schädliche Mutationen wurden im Laufe der Evolution ausgefiltert“, sagt Götz.

Das Team um Götz hat nun einer Künstlichen Intelligenz (KI) beigebracht, welche Kopplungen in bekannten Proteinsequenzen evolutionär erfolgreich waren. „Wir erwarten, dass das System so auch Rückschlüsse auf den Aufbau unbekannter Proteinsequenzen ziehen kann“, so Götz.

Der Nutzen: „Es ist sehr einfach zu bestimmen, aus welchen Aminosäuren eine Proteinkette besteht. Proteinstrukturen direkt experimentell zu bestimmen, ist aber sehr aufwendig und kostet Millionen“, ergänzt Alexander Schug vom SCC.

Der Ansatz, Kontakte in Proteinen von einer KI vorhersagen zu lassen, ist nicht ganz neu. „Aktuell werden dafür vor allem Methoden aus der Bildverarbeitung eingesetzt“, sagt Götz. Solche Neuronalen Netzwerke könnten Muster gut erkennen. Bei der Proteinstruktur spielten aber besonders jene Kontakte von Proteinteilen eine Rolle, die besonders weit auseinander liegen, weil sie beim Falten einen stärkeren Einfluss auf die Form haben als solche, die nahe beieinander liegen.

„Daher verfolgen wir stattdessen einen Ansatz aus der automatisierten Sprachübersetzung. Wir betrachten die Aminosäureketten als Sätze, die in eine andere Sprache übersetzt werden.“ Sogenannte „Self-Attention Neural Networks“ kommen in populären Übersetzungsprogrammen zum Einsatz. Sie können erkennen, welche Teile des Satzes miteinander in Beziehung stehen oder – im Proteinkontext – welche Aminosäuren miteinander einen Kontakt bilden.

Details zum KIT-Zentrum Information · Systeme · Technologien (in englischer Sprache): http://www.kcist.kit.edu

Weitere Materialien:

Das Video zeigt, wie sich das „Zellkleber“-Protein Fibronektin aus dem funktionalen Zustand entfaltet und dann wieder faltet (Animation: Ines Reinartz, KIT):
https://www.kit.edu/downloads/proteinfaltung.mp4

Weiterer Kontakt:

Dr. Felix Mescoli, Redakteur/Pressereferent, Tel.: +49 721 608 48120, E-Mail: felix.mescoli@kit.edu

Als „Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft“ schafft und vermittelt das KIT Wissen für Gesellschaft und Umwelt. Ziel ist es, zu den globalen Herausforderungen maßgebliche Beiträge in den Feldern Energie, Mobilität und Information zu leisten. Dazu arbeiten rund 9 300 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auf einer breiten disziplinären Basis in Natur-, Ingenieur-, Wirtschafts- sowie Geistes- und Sozialwissenschaften zusammen. Seine 25 100 Studierenden bereitet das KIT durch ein forschungsorientiertes universitäres Studium auf verantwortungsvolle Aufgaben in Gesellschaft, Wirtschaft und Wissenschaft vor. Die Innovationstätigkeit am KIT schlägt die Brücke zwischen Erkenntnis und Anwendung zum gesellschaftlichen Nutzen, wirtschaftlichen Wohlstand und Erhalt unserer natürlichen Lebensgrundlagen.

Diese Presseinformation ist im Internet abrufbar unter: http://www.sek.kit.edu/presse.php

Wissenschaftliche Ansprechpartner:

Dr. Felix Mescoli, Redakteur/Pressereferent, Tel.: +49 721 608 48120, E-Mail: felix.mescoli@kit.edu

Weitere Informationen:

http://www.kcist.kit.edu
https://www.kit.edu/downloads/proteinfaltung.mp4
http://www.sek.kit.edu/presse.php

Monika Landgraf | Karlsruher Institut für Technologie

Weitere Nachrichten aus der Kategorie Biowissenschaften Chemie:

nachricht Immunologie - Rachenmandeln als Test-Labor
27.02.2020 | Ludwig-Maximilians-Universität München

nachricht Pestizide erhöhen Risiko für Tropenkrankheit Schistosomiasis / Belastete Gewässer fördern Zwischenwirt des Erregers
27.02.2020 | Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung - UFZ

Alle Nachrichten aus der Kategorie: Biowissenschaften Chemie >>>

Die aktuellsten Pressemeldungen zum Suchbegriff Innovation >>>

Die letzten 5 Focus-News des innovations-reports im Überblick:

Im Focus: Wiegende Halme auf der Handwerksmesse München

Talente-Sonderschau: Architekturstudenten der HTWK Leipzig zeigen filigrane Skulptur aus Strohhalmen – dahinter steckt eine Konstruktionsidee für organisch gekrümmte Fassaden

Swaying Straws (Wiegende Halme) heißt die Skulptur, die die zwei Architekturstudenten Fabian Eidner und Theodor Reinhardt von der Hochschule für Technik,...

Im Focus: Wissenschaftler beleuchten aktuellen Stand der Anwendung des Maschinenlernens bei Forschung an aktiven Materialien

Verfahren des Maschinenlernens haben durch die Verfügbarkeit von enormen Datenmengen in den vergangenen Jahren einen großen Zuwachs an Anwendungen in vielen Gebieten erfahren: vom Klassifizieren von Objekten, über die Analyse von Zeitreihen bis hin zur Kontrolle von Computerspielen und Fahrzeugen. In einem aktuellen Review in der Zeitschrift „Nature Machine Intelligence“ beleuchten Autoren der Universitäten Leipzig und Göteborg den aktuellen Stand der Anwendung und Anwendungsmöglichkeiten des Maschinenlernens im Bereich der Forschung an aktiven Materialien.

Als aktive Materialien bezeichnet man Systeme, die durch die Umwandlung von Energie angetrieben werden. Bestes Beispiel für aktive Materialien sind biologische...

Im Focus: Computersimulationen stellen bildlich dar, wie DNA erkannt wird, um Zellen in Stammzellen umzuwandeln

Forscher des Hubrecht-Instituts (KNAW - Niederlande) und des Max-Planck-Instituts in Münster haben entdeckt, wie ein essentielles Protein bei der Umwandlung von normalen adulten humanen Zellen in Stammzellen zur Aktivierung der genomischen DNA beiträgt. Ihre Ergebnisse werden im „Biophysical Journal“ veröffentlicht.

Die Identität einer Zelle wird dadurch bestimmt, ob die DNA zu einem beliebigen Zeitpunkt „gelesen“ oder „nicht gelesen“ wird. Die Signalisierung in der Zelle,...

Im Focus: Bayreuther Hochdruck-Forscher entdecken vielversprechendes Material für Informationstechnologien

Forscher der Universität Bayreuth haben ein ungewöhnliches Material entdeckt: Bei einer Abkühlung auf zwei Grad Celsius ändern sich seine Kristallstruktur und seine elektronischen Eigenschaften abrupt und signifikant. In diesem neuen Zustand lassen sich die Abstände zwischen Eisenatomen mithilfe von Lichtstrahlen gezielt verändern. Daraus ergeben sich hochinteressante Anwendungsmöglichkeiten im Bereich der Informationstechnologien. In der Zeitschrift „Angewandte Chemie – International Edition“ stellen die Wissenschaftler ihre Entdeckung vor. Die neuen Erkenntnisse sind aus einer engen Zusammenarbeit mit Partnereinrichtungen in Augsburg, Dresden, Hamburg und Moskau hervorgegangen.

Bei dem ungewöhnlichen Material handelt es sich um ein Eisenoxid mit der Zusammensetzung Fe₅O₆. In einem Hochdrucklabor des Bayerischen Geoinstituts (BGI),...

Im Focus: Von China an den Südpol: Mit vereinten Kräften dem Rätsel der Neutrinomassen auf der Spur

Studie von Mainzer Physikern zeigt: Experimente der nächsten Generation versprechen Antworten auf eine der aktuellsten Fragen der Neutrinophysik

Eine der spannendsten Herausforderungen der modernen Physik ist die Ordnung oder Hierarchie der Neutrinomassen. Eine aktuelle Studie, an der Physiker des...

Alle Focus-News des Innovations-reports >>>

Anzeige

Anzeige

VideoLinks
Industrie & Wirtschaft
Veranstaltungen

Hate Speech bis KI: Online-Forscher_innen aus aller Welt treffen sich zur General Online Research an der HTW Berlin

28.02.2020 | Veranstaltungen

CLIMATE2020 – Weltweite Online-Klimakonferenz vom 23. bis 30. März 2020

26.02.2020 | Veranstaltungen

Automatisierung im Dienst des Menschen

25.02.2020 | Veranstaltungen

VideoLinks
Wissenschaft & Forschung
Weitere VideoLinks im Überblick >>>
 
Aktuelle Beiträge

Asteroid in eiserner Rüstung

28.02.2020 | Geowissenschaften

Hate Speech bis KI: Online-Forscher_innen aus aller Welt treffen sich zur General Online Research an der HTW Berlin

28.02.2020 | Veranstaltungsnachrichten

UV-Licht gegen störenden Unterwasserbewuchs – Innovatives Antifouling-System des IOW jetzt reif für Serienproduktion

28.02.2020 | Energie und Elektrotechnik

Weitere B2B-VideoLinks
IHR
JOB & KARRIERE
SERVICE
im innovations-report
in Kooperation mit academics