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Medizinische Revolution: DeepMinds AlphaGo-KI schlägt nicht nur Schachspieler

Mit ihrem KI-Algorithmus "AlphaFold" will DeepMind die unbekannten Strukturen von Proteinen aufschlüsseln. Das könnte die Herstellung neuer Medikamente ermöglichen.
Mit ihrem KI-Algorithmus "AlphaFold" will DeepMind die unbekannten Strukturen von Proteinen aufschlüsseln. Das könnte die Herstellung neuer Medikamente ermöglichen.
Foto: Getty Images
DeepMind könnte das Herstellen von bisher nicht umsetzbaren Medikamenten ermöglichen. Ihr AlphaFold-Algorithmus kann Proteinstrukturen vorhersagen, wie noch kein Programm zuvor.

Nachdem die einstige Mediensensation AlphaGo Spieler in der ganzen Welt besiegt hat, schlägt die KI der Google-Tochter DeepMind nun ihren Weg in die Medizin ein: Mit ihrem Nachfolger AlphaFold könnte uns eine Revolution in der medizinischen Forschung bevorstehen. Der KI-Algorithmus von DeepMind kann die Faltung von Proteinen vorhersagen, wie noch keine Computerprogramm vor ihm.

DeepMind-Algorithmus revolutioniert Medizin

Den Einsatz in der biologischen Forschung hatte DeepMind für seine künstlichen Intelligenzen schon länger vorgesehen. Mit AlphaFold wurde eine künstliche Intelligenz geschaffen, die die Faltung neuer Proteine so präzise vorhersagen, wie noch kein Computerprogramm vor ihm. Dank diesem Meilenstein soll es künftig möglich sein, Bausteine für neue Medikamente zu entwickeln.

AlphaFold gewinnt Wettbewerb zur Proteinfaltung

DeepMind hat sein System zwei Jahre lang entwickelt und mit genomischen Daten trainiert. Nun kann AlphaFold die 3D-Struktur eines Proteins allein aufgrund seiner genetischen Sequenz vorhersagen. Und zwar so gut, dass die Tochter des Alphabet-Konzerns mit ihr den US-Wettbewerb "Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction" (kurz CASP) gewann. Dort konkurrierten 98 Programme um die beste Vorhersage der Proteinstruktur bei vorgegebener Zusammensetzung.

AlphaFold verdiente sich den Sieg, indem das Programm 25 von insgesamt 43 Proteinen korrekt vorhersagte. Mit großem Abstand dazu schaffte der Algorithmus auf dem zweiten Platz gerade einmal drei richtige Proteinmodelle.

Neue Medizin für bisher unheilbare Krankheiten?

Proteine sind die Grundbausteine unserer Körperzellen und erfüllen lebenswichtige Funktionen für alle biologischen Prozessen. Während der sogenannten Proteinfaltung werden Eiweißmoleküle in ihre dreidimensionale Form gebracht. Dadurch können sie im Organismus fehlerfrei funktionieren. Im Organismus findet das während der Proteinbiosynthese statt, wenn Informationen aus der DNA in die Aminosäureketten der Proteine übersetzt werden. Neue Kenntnisse über den Proteinaufbau helfen der medizinische Forschung dabei, synthetische Moleküle für neue Medikamente zu entwickeln.

Was bringt die Proteinfaltung?

Was der Algorithmus von DeepMind seinen Wettstreitern voraus hat: Er kommt ohne Modelle vorher bekannter Proteine aus. Für die Proteinformung nutzt AlphaFold zwei unterschiedliche neuronale Netze. Für die Forschung liegt die Bedeutung darin, dass proteinbasierte Medizin immer besser auch chemisch hergestellt werden kann. Diese neue Methode ermöglicht wahrscheinlich das Entwickeln von Medikamenten für bisher unheilbare Krankheiten.

KI im Namen des Umweltschutzes

Auch im Kampf gegen den Klimawandel kann das Designen von Proteinen dabei helfen, Schadstoffe wie Kunststoff und Öl zu ersetzen. Sogar Abfall könnte auf umweltfreundlichere Weise beseitigt werden. Forscher haben bereits begonnen, entsprechende proteinzersetzende Bakterien zu entwickeln. Dadurch soll künftig immer mehr Verpackungsmüll biologisch abbaubar sein.

Für Aufsehen sorgte die Google-Tochter DeepMind bisher mit ihrer KI-Software AlphaGo Zero, die das Spiel Go ohne menschliche Hilfe lernte und daraufhin den besten Go-Spieler der Welt besiegte. Mit ihrer Forschung in der künstlichen Intelligenz will DeepMind aber insbesondere neue wissenschaftliche Erkenntnisse vorantreiben und beschleunigen. Deshalb konzentriert sich die Firma auf bisher ungelöste Probleme. In der Molekularbiologie sind sie mit AlphaFold nun auf einem guten Weg.

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