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Google DeepMind kündigt revolutionäres KI-Modell für die Medizin-Forschung an

«AlphaFold 3» liefert genaue Vorhersagen für Proteininteraktionen in menschlichen Zellen und ermöglicht bahnbrechende Entdeckungen in der Arzneimittelforschung.

Das Modell der AlphaFold Protein Structure Database stellt das Rückgrat der Proteinstruktur dar. Sogenannte Sekundärstrukturelemente sind als Bänder wiedergegeben. In den blauen Bereichen ist das Model vermutlich zuverlässig. Die gelben Bereiche sind wahrscheinlich flexibel, und nur eine mögliche Struktur ist dargestellt.
Foto: -/AlphaFold Protein Structure Database/dpa

Google DeepMind hat ein innovatives KI-Modell für die medizinische Forschung vorgestellt, das die Struktur und Interaktionen aller Moleküle des Lebens vorhersagen kann. «AlphaFold 3» geht über die Proteinkalkulation hinaus, erklärte DeepMind, eine Tochtergesellschaft der Google-Holding Alphabet. «AlphaFold 3» liefert besonders präzise Vorhersagen für die Interaktionen der Proteine mit anderen Biomolekülen in den menschlichen Zellen.

An der Entwicklung des KI-Modells war auch maßgeblich die DeepMind-Tochtergesellschaft Isomorphic Labs aus London beteiligt, die auf den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelforschung spezialisiert ist. DeepMind hatte zuvor mit «AlphaFold 2» ein Programm entwickelt, das die dreidimensionale Gestalt von Proteinen berechnen kann.

Malaria-Impfstoffe, Krebsbehandlungen und Enzymdesign

Forscher gehen davon aus, dass sich biologische Abläufe im Körper und Krankheiten besser verstehen lassen, wenn man die Gestalt und damit auch die Funktion der Proteine kennt. Im Jahr 2020 erzielte DeepMind einen grundlegenden Durchbruch bei der Vorhersage von Proteinstrukturen. Bislang hätten Millionen von Forschern weltweit «AlphaFold 2» genutzt, um Entdeckungen in Bereichen wie Malaria-Impfstoffe, Krebsbehandlungen und Enzymdesign zu machen.

In einem im Journal «Nature» veröffentlichten Artikel stellte DeepMind das KI-System «AlphaFold 3» als ein Modell vor, das die Struktur und Interaktion aller Moleküle des Lebens mit bisher unerreichter Genauigkeit vorhersagen könne. «Bei den Wechselwirkungen von Proteinen mit anderen Molekülarten sehen wir eine Verbesserung von mindestens 50 Prozent im Vergleich zu bestehenden Vorhersagemethoden, und bei einigen wichtigen Kategorien von Wechselwirkungen haben wir die Vorhersagegenauigkeit verdoppelt.»

Google DeepMind kündigte außerdem den «AlphaFold Server» an. Dieses kostenlose Tool ermögliche nicht-kommerziellen Forschenden den Zugang zu den Fähigkeiten von «AlphaFold 3», um Modelle biologischer Strukturen zu generieren. Es ermögliche Biologinnen und Biologen, große und komplexe Proteinstrukturen mit wenigen Mausklicks auf dem Bildschirm zu erzeugen. Um das Potenzial von «AlphaFold 3» für die Entwicklung von Arzneimitteln auszuschöpfen, arbeite Isomorphic Labs bereits mit Pharmaunternehmen zusammen.

dpa