Im Jahr 2021 wird KI Forschungslabor DeepMind gab die Entwicklung seines ersten digitalen neuronalen Biologienetzwerks bekannt, AlphaFold. Das Modell war in der Lage, die 3D-Struktur von Proteinen genau vorherzusagen, die die Funktionen dieser Moleküle bestimmt. „Wir sind einfach schwimmende Wassersäcke, die sich bewegen“, sagt Pushmeet Kohli, Vizepräsident für Forschung bei DeepMind. „Was uns besonders macht, sind Proteine, die Bausteine des Lebens. Wie sie miteinander interagieren, macht die Magie des Lebens aus.“
AlphaFold wurde von der Zeitschrift Science als Durchbruch des Jahres 2021 angesehen. Im Jahr 2022 war es der meistzitierte Forschungsarbeit im Bereich KI„Die Leute waren auf [protein structures] viele Jahrzehnte lang und konnten nicht so große Fortschritte machen“, sagt Kohli. „Dann kam die KI.“ DeepMind veröffentlichte auch die AlphaFold Proteinstruktur-Datenbank– das die Proteinstrukturen nahezu aller Organismen enthielt, deren Genom sequenziert wurde – und war damit Wissenschaftlern weltweit kostenlos zugänglich.
Mehr als 1,7 Millionen Forscher in 190 Ländern haben es für Forschungszwecke verwendet, die von der Entwicklung plastikfressender Enzyme bis hin zur Entwicklung wirksamerer Malariaimpfstoffe reichten. Ein Viertel der Forschung mit AlphaFold war dem Verständnis von Krebs, Covid-19 und neurodegenerativen Erkrankungen wie Parkinson und Alzheimer gewidmet. Letztes Jahr veröffentlichte DeepMind seine nächste Generation von AlphaFold, die seinen Strukturvorhersagealgorithmus auf Biomoleküle wie Nukleinsäuren und Liganden erweiterte.
„Es hat die wissenschaftliche Forschung demokratisiert“, sagt Kohli. „Wissenschaftler, die in einem Entwicklungsland an einer vernachlässigten Tropenkrankheit arbeiten, hatten nicht die Mittel, um die Struktur eines Proteins berechnen zu lassen. Jetzt können sie mit einem Mausklick auf die AlphaFold-Datenbank zugreifen und diese Vorhersagen kostenlos erhalten.“ So nutzte beispielsweise einer der frühen Partner von DeepMind, die Drugs for Neglected Diseases Initiative, AlphaFold, um Medikamente für Krankheiten zu entwickeln, die Millionen von Menschen betreffen – wie Schlafkrankheit, Chagas-Krankheit und Leishmaniose –, die aber vergleichsweise wenig erforscht werden.
DeepMinds jüngster Durchbruch heißt AlphaMissense. Das Modell kategorisiert die sogenannten Missense-Mutationen – genetische Veränderungen, die dazu führen können, dass an bestimmten Stellen in Proteinen unterschiedliche Aminosäuren produziert werden. Solche Mutationen können die Funktion des Proteins selbst verändern, und AlphaMissense weist dieser Mutation einen Wahrscheinlichkeitswert zu, der angibt, ob sie pathogen oder gutartig ist. „Das Verständnis und die Vorhersage dieser Auswirkungen ist entscheidend für die Entdeckung seltener genetischer Krankheiten“, sagt Kohli. Der im letzten Jahr veröffentlichte Algorithmus hat rund 89 Prozent aller möglichen menschlichen Missense-Mutationen klassifiziert. Zuvor waren nur 0,1 Prozent aller möglichen Varianten von Forschern klinisch klassifiziert worden.
„Das ist erst der Anfang“, sagt Kohli. Letztendlich, so glaubt er, könnte KI zur Schaffung einer virtuellen Zelle führen, die die biomedizinische Forschung radikal beschleunigen könnte, sodass die Biologie in-silico statt in realen Laboren erforscht werden könnte. „Mit KI und maschinellem Lernen haben wir endlich die Werkzeuge, um dieses hochentwickelte System, das wir Leben nennen, zu verstehen.“
Dieser Artikel erscheint in der Juli/August-Ausgabe 2024 von WIRED UK-Magazin.