Open Science bereitet auf künftige Pandemie vor

Im Hinblick auf eine wahrscheinlich zunehmende Bedrohung durch künftige Pandemien haben NVIDIA, Google DeepMind und das European Bioinformatics Institute gemeinsam mit weiteren internationalen Forschungseinrichtungen die dreidimensionalen Vorhersagen der Protein-Komplexe von über 2.800 Viren öffentlich zugänglich gemacht. Die Datenentstehung wurde bewusst mit der aktuellen Tagung zur Pandemieprävention an der Vereinten Nationen in New York City koordiniert, um die globale Aufmerksamkeit auf die Notwendigkeit proaktiver Forschung zu lenken. Die vorliegenden Strukturdaten basieren auf dem KI-Modell AlphaFold2 von Google DeepMind, dessen Berechnungen durch das NVIDIA BioNeMo Inference Runtime auf GPU-Architektur massiv beschleunigt wurden. Im Rahmen dieser Open-Science-Initiative wurden die Proteinwechselwirkungen nicht nur einzelner Moleküle, sondern ganzer viraler Proteome als funktionelle Komplexe analysiert. Das daraus resultierende Dataset ist nun über die AlphaFold-Datenbank frei verfügbar. Mit dieser Erweiterung umfasst die AlphaFold-Datenbank inzwischen mehr als 260 Millionen Protein- und Protein-Komplex-Vorhersagen. Der strategische Nutzen dieser Datenfreigabe liegt in der deutlichen Beschleunigung der Grundlagenforschung und Medikamentenentwicklung. Während konventionelle Methoden zur Strukturaufklärung wie die Röntgenkristallographie oft Jahre und erhebliche Finanzmittel erfordern, ermöglicht der KI-gestützte Ansatz die Generierung valider dreidimensionaler Modelle innerhalb von Minuten. Etwa dreißig Prozent der neu aufgenommenen Proteinwechselwirkungen waren der wissenschaftlichen Gemeinschaft bisher vollständig unbekannt und stellen eine wertvolle Ressource für die Hypothesenbildung dar. Fachleute betonen, dass das Verständnis komplexer Virusstrukturen eine entscheidende Voraussetzung für die Entwicklung zielgerichteter Impfstoffe und antiviraler Wirkstoffe ist. Die Initiative wird von einem breiten Konsortium getragen, zu dem neben den Hauptinitiatoren auch das Coalition for Epidemic Preparedness Innovations, die Universität Glasgow, die Seoul National University, die Sungkyunkwan-Universität sowie das Swiss Institute of Bioinformatics gehören. Durch die offene Bereitstellung der Daten, die zudem mit einem Konfidenzwert für die Vorhersagesicherheit gekennzeichnet sind, sollen insbesondere Forschungseinrichtungen mit geringeren Ressourcen von den neuesten Erkenntnissen profitieren können. Die parallele Veröffentlichung des GPU-beschleunigten BioNeMo Structure Prediction Pipeline erlaubt es weiteren Forschenden, eigene proteinbezogene Zielstrukturen unabhängig zu berechnen. Durch diese transparente Zusammenarbeit wird die biologische Grundlagenforschung systematisch entmystifiziert und die wissenschaftliche Rüstung für künftige Ausbrüche signifikant verbessert.