KI entwickelt Proteine, um Krebs und Antibiotikaresistenzen zu bekämpfen

Im letzten Jahr hat es einen Aufschwung gegeben bei der Entwicklung von Proteinen durch KI, die in Zukunft bei der Behandlung von Krankheiten wie Schlangenbissen und Krebs eingesetzt werden sollen. Was normalerweise Jahrzehnte dauern würde – die Herstellung eines maßgeschneiderten Proteins für eine bestimmte Krankheit – kann nun innerhalb von Sekunden erfolgen. Australische Wissenschaftler haben erstmals künstliche Intelligenz (KI) erfolgreich eingesetzt, um ein biologisch aktives Protein herzustellen, das Antibiotikumresistente Bakterien wie E. coli töten kann. Diese Studie, veröffentlicht in "Nature Communications", bietet einen neuen Ansatz zur Bekämpfung der wachsenden Bedrohung durch multiresistente Superkeime. Durch die Nutzung von KI schließt sich Australien nun Ländern wie den USA und China an, die KI-Plattformen entwickelt haben, die in der Lage sind, tausende bereit zur Verwendung geeignete Proteine schnell zu generieren. Dies könnte die Entwicklung kostengünstigerer und schnellerer Medikamente und Diagnostika revolutionieren, die wiederum die biomedizinische Forschung und Patientenversorgung verändern. Das Paper in "Nature Communications" wird von Dr. Rhys Grinter und Associate Professor Gavin Knott, einem Snow Medical Fellow, gemeinsam geleitet. Sie sind die treibenden Kräfte hinter dem neuen AI Protein Design Program, das Standorte am Bio21 Institut der University of Melbourne und am Monash Biomedicine Discovery Institute hat. Laut Dr. Grinter und A/Prof. Knott ist die KI-Protein-Design-Plattform, die in dieser Arbeit verwendet wurde, die erste in Australien, die auf den Arbeiten von David Baker basiert, der im vergangenen Jahr den Nobelpreis für Chemie gewann. Dieser entwickelte eine end-to-end-Ansatz, der es ermöglicht, eine breite Palette von Proteinen zu schaffen. "Diese Proteine werden nun als Medikamente, Impfstoffe, Nanomaterialien und winzige Sensoren weiterentwickelt, mit vielen anderen Anwendungen, die noch getestet werden müssen," sagte A/Prof. Knott. Für diese Studie nutzten die Wissenschaftler frei verfügbare, künstlich-intelligent gesteuerte Protein-Design-Tools. "Es ist wichtig, den Zugang zum Protein-Design zu demokratisieren, damit die gesamte Welt diese Werkzeuge nutzen kann," betonte Daniel Fox, der Doktorand, der den größten Teil der experimentellen Arbeit für die Studie durchgeführt hat. "Mit diesen Tools und denen, die wir intern entwickeln, können wir Proteine so gestalten, dass sie spezifische Bindungsstellen oder Liganden ansprechen, als Inhibitoren, Agonisten oder Antagonisten fungieren oder enzymatische Aktivität und Stabilität verbessern." Dr. Grinter erläuterte, dass Proteine, die zurzeit bei Krankheiten wie Krebs oder Infektionen eingesetzt werden, in der Regel aus der Natur stammen und durch rationale Design-Methoden oder in vitro Evolution und Selektion angepasst werden. "Die neuen Methoden im Bereich des tiefen Lernens ermöglichen eine effiziente de-novo-Entwicklung von Proteinen mit spezifischen Eigenschaften und Funktionen, was die Kosten senkt und die Entwicklung neuer Protein-Binder und -Enzyme beschleunigt," sagte er. Seit den Arbeiten von David Baker werden neue Werkzeuge und Software entwickelt, wie Bindcraft und Chai, die in die KI-Protein-Design-Plattform eingebunden wurden, die von Dr. Grinter und A/Prof. Knott geleitet wird. Professor John Carroll, Direktor des Monash Biomedicine Discovery Institute, lobte das neue AI Protein Design Program: "Dies bringt Australien auf den neuesten Stand in dieser aufregenden neuen Methode zur Entwicklung neuer Therapeutika und Forschungsinstrumente. Es ist ein Zeugnis für den Unternehmergeist zweier großartiger junger Wissenschaftler, die Tag und Nacht gearbeitet haben, um diese Fähigkeit von Grund auf aufzubauen." Das Programm, das an der Monash University und der University of Melbourne angesiedelt ist, wird von einer Gruppe talentierter struktureller Biologen und Informatiker geleitet, die den gesamten Designprozess von Anfang bis Ende verstehen. "Dieses tief gehende Wissen über Proteinstruktur und maschinelles Lernen macht uns zu einem extrem flexiblen Programm, das regelmäßig fortschrittliche Tools im Bereich der KI-Protein-Design einsetzen kann," sagte A/Prof. Knott. Branche-Experten bewerten die Erkenntnisse dieser Studie sehr positiv und sehen darin ein großes Potenzial zur Beschleunigung und Optimierung der biomedizinischen Forschung. Die Fähigkeit, Proteine in Sekundenschnelle zu entwerfen, könnte die Entwicklungpersonalisierte Medikamente und die Diagnostik erheblich verbessern. Einzelne Firmen und Forschungseinrichtungen arbeiten bereits daran, die Plattform weiterzuentwickeln und an andere Anwendungen anzupassen, was die Zukunft der medizinischen Forschung und Therapie entscheidend beeinflussen könnte.