Google hat einen Großteil des vergangenen Jahres damit verbracht, seinen Gemini-Chatbot als Gegenstück zu ChatGPT zu entwickeln und ihn als multifunktionalen KI-Assistenten zu präsentieren, der bei Arbeitsaufgaben oder digitalen Aufgaben im Privatleben helfen kann. Im Stillen arbeitet das Unternehmen an der Weiterentwicklung eines spezielleren Tools für künstliche Intelligenz, das für einige Wissenschaftler bereits ein Muss ist.
AlphaFold, eine von Googles KI-Einheit DeepMind entwickelte Software zur Vorhersage der 3D-Struktur von Proteinen, hat ein bedeutendes Upgrade erhalten. Es kann nun andere Moleküle von biologischer Bedeutung, einschließlich DNA, und die Wechselwirkungen zwischen vom Immunsystem produzierten Antikörpern und den Molekülen von Krankheitsorganismen modellieren. DeepMind hat AlphaFold 3 diese neuen Funktionen teilweise durch das Ausleihen von Techniken von KI-Bildgeneratoren hinzugefügt.
„Das ist ein großer Fortschritt für uns“, sagte Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, gegenüber WIRED vor der Veröffentlichung einer Studie am Mittwoch Artikel über AlphaFold 3 im Wissenschaftsjournal Natur. „Das ist genau das, was Sie für die Arzneimittelforschung benötigen: Sie müssen sehen, wie ein kleines Molekül an ein Arzneimittel bindet, wie stark und auch, woran es sonst noch binden könnte.“
AlphaFold 3 kann große Moleküle wie DNA und RNA modellieren, die den genetischen Code tragen, aber auch viel kleinere Einheiten, einschließlich Metallionen. Es könne mit hoher Genauigkeit vorhersagen, wie diese verschiedenen Moleküle miteinander interagieren, heißt es in der Forschungsarbeit von Google.
Die Software wurde von Google DeepMind und Isomorphic Labs entwickelt, einem Schwesterunternehmen der Muttergesellschaft Alphabet, das an KI für die Biotechnologie arbeitet und ebenfalls von Hassabis geleitet wird. Im Januar gab Isomorphic Labs bekannt, dass es bei der Arzneimittelentwicklung mit Eli Lilly und Novartis zusammenarbeiten werde.
AlphaFold 3 wird über die Cloud für externe Forscher kostenlos zugänglich gemacht, DeepMind veröffentlicht die Software jedoch nicht als Open Source, wie dies bei früheren Versionen von AlphaFold der Fall war. John Jumper, der das an der Software arbeitende Google DeepMind-Team leitet, sagt, dass dies zu einem tieferen Verständnis der Interaktion und Funktionsweise von Proteinen mit der DNA im Körper beitragen könnte. „Wie reagieren Proteine auf DNA-Schäden? Wie finden und reparieren sie es?“ sagt Jumper. „Wir können beginnen, diese Fragen zu beantworten.“
Das Verständnis von Proteinstrukturen erforderte früher mühsame Arbeit mithilfe von Elektronenmikroskopen und einer Technik namens Röntgenkristallographie. Vor einigen Jahren begannen akademische Forschungsgruppen zu testen, ob Deep Learning, die Technik, die das Herzstück vieler neuerer KI-Fortschritte bildet, die Form von Proteinen einfach anhand ihrer Aminosäurebestandteile vorhersagen kann, indem sie aus experimentell verifizierten Strukturen lernte.
Im Jahr 2018 gab Google DeepMind bekannt, dass es an einer KI-Software namens AlphaFold arbeitet, um die Form von Proteinen genau vorherzusagen. Im Jahr 2020 AlphaFold 2 lieferte Ergebnisse, die genau genug waren einen Sturm der Aufregung in der Molekularbiologie auszulösen. Ein Jahr später veröffentlichte das Unternehmen eine Open-Source-Version von AlphaFold für jedermann, zusammen mit 350.000 vorhergesagten Proteinstrukturen, darunter für fast jedes Protein, von dem bekannt ist, dass es im menschlichen Körper existiert. Im Jahr 2022 veröffentlichte das Unternehmen mehr als 2 Millionen Proteinstrukturen.