Ein neues Forschungsprojekt namens „Virtual Lab“ hat die Entwicklung von 92 neuen SARS-CoV-2-Nanokörpern ermöglicht, die in der Lage sind, sich an verschiedene Virusvarianten wie JN.1 und KP.3 zu binden. Das Projekt wurde von einem Team an der Stanford University und dem Chan Zuckerberg Biohub in San Francisco durchgeführt. Es kombiniert künstliche Intelligenz (KI) mit menschlicher Forschung, um komplexe interdisziplinäre Probleme zu lösen. Das Virtual Lab besteht aus einem KI-Prinzipalinvestigator, der eine Gruppe von KI-Wissenschaftlern in einer Reihe von Forschungsgesprächen leitet, während ein menschlicher Forscher über die Ergebnisse und Richtung der Forschung Feedback gibt. Die KI nutzte dabei hochentwickelte Tools wie ESM, AlphaFold-Multimer und Rosetta, um einen neuen computergestützten Prozess zur Nanokörper-Entwicklung zu schaffen. Die entworfenen Nanokörper wurden experimentell getestet und zeigten eine breite Bindungsfähigkeit an verschiedene SARS-CoV-2-Varianten. Zwei der Nanokörper zeigten besonders starke Bindungseigenschaften an die aktuellen JN.1- und KP.3-Varianten, während sie gleichzeitig auch an das ursprüngliche Spike-Protein des Virus gut hafteten. Dies macht sie zu vielversprechenden Kandidaten für zukünftige medizinische Anwendungen. Das Projekt unterstreicht, wie KI in der Lage ist, wissenschaftliche Forschung zu beschleunigen und neue Lösungen zu finden, die für die Entwicklung von Therapien und Impfstoffen relevant sind. Es ist ein Beispiel dafür, wie KI-Systeme nicht nur bei der Beantwortung spezifischer Fragen, sondern auch bei offenen Forschungsfragen helfen können. Evaluierung: Experten aus der Biotechnologie und KI-Forschung loben das Projekt als wegweisend, da es zeigt, wie KI effektiv in interdisziplinäre Forschungsprojekte integriert werden kann. Der Ansatz des Virtual Lab könnte zukünftig in anderen Bereichen der Medizin und Biologie angewandt werden. Die beteiligten Forscher, darunter Kyle Swanson, James Zou, Wesley Wu und John E. Pak, sind führende Wissenschaftler an renommierten Institutionen. Sie haben sich auf die Entwicklung von KI-Tools für biologische Forschung spezialisiert.