Neues KI-System entwirft Proteine Atom für Atom – und sie funktionieren
Ein generatives KI-System, das Proteine und Nukleinsäuren Atom für Atom entwirft, hat nun seinen vollständigen Bauplan veröffentlicht, und die von ihm von Grund auf erfundenen Proteine haben in realen Laborreaktionen die beabsichtigte Chemie ausgeführt.
Das System namens RFdiffusion3 oder RFD3 wurde von einem internationalen Team entwickelt, dem unter anderem die University of Washington in den USA, die University of Oxford in Großbritannien und das Chipunternehmen Nvidia angehören. Die Details erschienen in der Fachzeitschrift Science, Berichte kursierten am 19. Oktober in der chinesischen Tech-Presse. Dem Team gehört David Baker an, der Professor der University of Washington, der den Nobelpreis für Chemie 2024 für seine Arbeiten zum computergestützten Proteindesign teilte.
Der Fortschritt betrifft die Auflösung. Frühere Werkzeuge für das Proteindesign arbeiteten mit größeren Bausteinen und ordneten Teile der Proteinstruktur an, wie ein Designer Möbel in einem Raum verschieben würde. RFD3 modelliert stattdessen einzelne Atome und kann so jede Bindung und Seitenkette mit weit feinerer Kontrolle platzieren. Laut den Berichten kann es Proteinstrukturen etwa eine Größenordnung schneller erzeugen als die vorherige Generation des Systems.
Diese Geschwindigkeit und Präzision sind wichtig, weil Proteine die molekularen Maschinen sind, die den Großteil der Arbeit in lebenden Zellen verrichten. Wenn Forscher neue auf Bestellung erfinden können, können sie Probleme ins Visier nehmen, für deren Lösung natürliche Proteine nie evolviert sind: neue Katalysatoren für die industrielle Chemie, Sensoren, Materialien und potenzielle Medikamente.
Die auffälligste Behauptung ist, dass dies nicht nur eine Computerübung ist. Die von RFD3 frisch entworfenen Proteine wurden synthetisiert und getestet, und sie erfüllten die von den Designern beabsichtigten Funktionen in tatsächlichen chemischen Reaktionen. Dieser Schritt – von einer vorhergesagten Struktur auf einem Bildschirm zu einem funktionierenden Molekül im Reagenzglas – ist der Punkt, an dem die meisten computergestützten Designbemühungen historisch scheitern.
Das System erstreckt sich auch über Proteine hinaus auf Nukleinsäuren wie DNA und RNA und erweitert die Bandbreite molekularer Werkzeuge, die Wissenschaftler zu bauen versuchen können. Das Team veröffentlichte sein detailliertes Designschema, damit andere Gruppen die Methode prüfen und darauf aufbauen können – eine Praxis, die in dem schnelllebigen Feld der KI-getriebenen Biologie üblich geworden ist.
Die Arbeit fügt sich in einen breiteren Wandel in den Lebenswissenschaften, wo maschinelles Lernen von der Datenanalyse zur Vorschlagung völlig neuer Moleküle übergeht. Proteindesign ist zu einer der klarsten Demonstrationen dafür geworden, dass generative Modelle Objekte erzeugen können, die in der Natur nicht existieren und sich dennoch unter realen Bedingungen wie beabsichtigt verhalten.
Für Leser weltweit liegt die Bedeutung weniger in einem einzelnen Molekül als im Werkzeug selbst. Ein System, das ein Protein auf atomarer Ebene skizzieren kann und dessen Skizze im Labor Bestand hat, verkürzt den Weg von der Idee zum Experiment. Der nächste Test wird sein, ob Labore weltweit damit Proteine entwerfen können, die praktische Probleme in Medizin und Industrie lösen, und nicht nur elegante Demonstrationen.