Sie werden als „Bausteine des Lebens“ bezeichnet. Um die Funktion von Biomolekülen im Körper zu verstehen, muss man ihre Struktur kennen. Eine KI kann beim Entschlüsseln helfen.

Biomoleküle gelten häufig als „Bausteine des Lebens“. Damit Wissenschaftler verstehen können, welche Funktionen sie im Körper haben und wie sie möglicherweise genutzt werden können, muss man ihre Struktur kennenlernen. Eine komplexe und auch ungenaue Angelegenheit. Die Universität Duisburg-Essen (UDE) arbeitet an einer Methode, dies zu vereinfachen. Dabei kommt eine Künstliche Intelligenz zum Einsatz. Die neusten Ergebnisse haben die Forschenden in „Nature Machine Intelligence“ präsentiert, wie das Onlinemagazin „Chemie.de“ berichtet

Mit der Nahrung aufgenommen, gelangen Biomoleküle in den Körper und werden in chemische Verbindungen zerlegt: Fette, Proteine oder Kohlenhydrate. Interessant wird die Frage, wie sie aufgebaut sind, vor allem dann, wenn es etwa um die molekulare Ursache von Krankheiten geht. Denn das Problem ist, um die Struktur der nanogroßen Biomoleküle aufzulösen, braucht es aufwendige Experimente. Aber selbst dann sind die Auswertungen nicht immer eindeutig. Es bedarf eine umfangreiche Interpretation der gemessenen Daten. 

Künstliche Intelligenz kann helfen 

UDE-Professor Alexander Schug, Leiter der Arbeitsgruppe Computergestützte Strukturbiologie, verdeutlicht das mit einem Beispiel: „Ein Schattenwurf kann durch unterschiedliche Formen hervorgerufen werden. Hier haben wir die Messdaten, wie das Biomolekül auf die Untersuchung reagiert, aber wissen nicht direkt, wie das Biomolekül aussieht.“ Da kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel, die das Team der UDE zusammen mit dem Forschungszentrum Jülich, dem Karlsruher Institut für Technologie und dem Deutschen Krebsforschungszentrum entwickelt hat.  

Die Messdaten werden durch ein physik-basiertes Modell des Biomoleküls im Computer ergänzt. „Um in der Analogie des Schattenwurfs zu bleiben, fragen wir uns: Welche Biomolekülform könnte einen solchen Schatten erzeugen und ist gleichzeitig physikalisch stabil?“ Die Methode beruht auf dem Prinzip des Schwarmlernens: Ein Computer simuliert viele Mitglieder eines großen Schwarms gleichzeitig, wobei jedes Mitglied eine andere Gewichtung von Messwerten und physikalischem Modell testet. Dabei stehen alle in Kontakt und im ständigen Austausch. „Sie lernen, welche Kombinationen gut funktionieren und können immer besser eingrenzen, welche weiteren vielversprechenden Kombinationen es gibt. Dies führt dann zur gesuchten Struktur.“ Dadurch nutzt die neue Methode die Rechenzeit effizienter und liefert gleichzeitig hoch akkurate Strukturen. In Zukunft könnte diese Methode helfen, Krankheiten zu therapieren, die auf molekularer Ebene wirken, wie Alzheimer oder Huntington – beides unheilbare Erkrankungen des Gehirns. 

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