Von Proteinfaltung bis zur Tiererkennung: Der Einfluss von KI auf die Biologie

Jahrzehntelang stellte die Vorhersage der Proteinfaltung eine enorme Herausforderung dar. Nun könnten KI-Modelle jedoch dazu beitragen, dieses Problem zu lösen.

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KI-Modelle haben das Potenzial, eine Revolution in der Wissenschaft herbeizuführen. © Vecteezy

KI-Modelle können Tierarten erkennen, die Arbeit von Forschern erleichtern und vor allem jetzt auch Proteine berechnen. Proteine erfüllen zahlreiche biologische Funktionen und sind lebenswichtig. Die Vorhersage der Proteinfaltung war jahrzehntelang eine große Herausforderung für die Forschung.

Forscher mussten Proteine mühsam untersuchen. Sie haben in den letzten 60 Jahren etwa 170.000 Proteine erforscht, aber es gibt insgesamt über 200 Millionen Proteine. Dann brachte Google AlphaFold heraus, einen Deep-Learning-Algorithmus, der Proteinstrukturen mit bisher unerreichter Genauigkeit vorhersagen kann.

Die Proteinfaltung: Ein komplexer biologischer Prozess

Proteine, die essentiell für lebenswichtige Funktionen sind, werden aus Aminosäuren gebildet, wie die Max-Planck-Gesellschaft erklärt. Diese müssen sich zu einer komplexen dreidimensionalen Struktur falten, um funktionsfähig zu sein. Die Faltung erfolgt durch die unterschiedlichen Eigenschaften der Aminosäuren, einige ziehen Wasser an, während andere es abstoßen. Dieser Prozess ist entscheidend für die Stabilität und biologische Aktivität des Proteins.

Die Rolle der „Anstandsdamen“

Die Zelle verfügt über ein eigenes System zur Qualitätskontrolle der Proteinfaltung. In den späten 1980er Jahren entdeckten Forscher spezialisierte Proteine, bekannt als molekulare Chaperone, die fehlerhafte Faltungen von Proteinen verhindern. Diese „Anstandsdamen“ binden sich an Proteine und schützen sie, solange sie noch nicht richtig gefaltet sind. Trotz dieser Kontrolle können Proteine falsch gefaltet werden, entweder aufgrund einer fehlerhaften Aminosäurekette oder durch den Verlust ihrer korrekten Gestalt nach der Faltung.

Die Folgen fehlerhafter Proteinfaltung

Falsch gefaltete Proteine können ihre biologischen Funktionen nicht mehr erfüllen und bilden oft unlösliche Ablagerungen, die sich in der Zelle ansammeln. Dies kann zu Schäden an der Zelle führen und hat potenziell schwerwiegende Folgen. Neue Erkenntnisse zeigen, dass das Absterben von Nervenzellen bei altersabhängigen Krankheiten wie Chorea Huntington und Alzheimerdemenz eine entscheidende Rolle spielt.

AlphaFold revolutioniert die Wissenschaft

Das Potenzial von KI in der Wissenschaft verdeutlicht auch der Fall von AlphaFold. Diese Technologie kann mehr als „nur“ Proteinstrukturen vorhersagen und revolutioniert laut Bayrischem Rundfunk den Wissenschaftsbetrieb, wie auch „Der KI Podcast“ berichtet. Sie wird auch genutzt, um Vogelstimmen zu analysieren und die Artengemeinschaften im Regenwald zu überprüfen. Dadurch erhält man Einblicke in die Biodiversität nach Wiederbewaldungen.

Ein anderes Beispiel ist die Plattform ScienceOS. Sie unterstützt Forschende von der Hypothesenbildung bis zur Veröffentlichung.

Besorgnis über KI-Flut

Dennoch besteht die Sorge, dass eine Flut von KI-generierten Forschungspapieren den Wissenschaftsbetrieb überschwemmen könnte. Ein Bewerber für einen Masterstudiengang an der Technischen Universität München wurde wegen der Nutzung von ChatGPT für einen Bewerbungsessay abgelehnt.

Eine Studie hat zudem einen sprunghaften Anstieg bestimmter Wörter in wissenschaftlichen Papers festgestellt, die vor allem von KIs stammen. Einige Forscher sehen jedoch keinen Grund zur Besorgnis. Der e-Learning-Experte Michael Feldstein äußerte auf LinkedIn: „Was ist so schlimm daran, wenn sich Forscher von KI helfen lassen? Am Ende kommt es doch vor allem auf eines an: Dass die Forschung gut ist.“

Was du dir merken solltest:

  • KI-Modelle wie AlphaFold revolutionieren die Wissenschaft, indem sie komplexe Proteinstrukturen mit bisher unerreichter Genauigkeit vorhersagen können.
  • Trotz des Potenzials von KI in der Forschung gibt es Bedenken über eine Flut von KI-generierten Forschungspapieren, die den Wissenschaftsbetrieb überwältigen könnten.
  • Während einige Experten die Nutzung von KI zur Unterstützung der Forschung befürworten, sehen andere die wachsende Anzahl von KI-generierten Artikeln kritisch und betonen die Notwendigkeit, die Qualität der Forschung zu wahren.

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