Googles DeepMind neuestes KI-Modell steht vor der Revolutionierung der Arzneimittelentdeckung

(SeaPRwire) –   Die Forscher bei Google DeepMind haben AlphaFold 3 entwickelt, ein KI-Modell, das die Struktur und Wechselwirkungen biologischer Moleküle einschließlich Proteine, DNA und RNA sowie kleiner Moleküle, die als Medikamente wirken könnten, vorhersagen kann. Google DeepMind wird das Modell für nicht-kommerzielle Nutzung über . Die bahnbrechende Innovation, deren Details am 8. Mai in der Zeitschrift Nature veröffentlicht wurden, wird die biologische Forschung wahrscheinlich dramatisch beschleunigen.

„Heute ist ein großer Meilenstein für uns, AlphaFold 3 anzukündigen“, sagte Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, bei einer Pressekonferenz am 7. Mai, auf der der Durchbruch angekündigt wurde. „Biologie ist ein dynamisches System und Sie müssen verstehen, wie Eigenschaften der Biologie durch die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Molekülen in der Zelle entstehen. Man kann AlphaFold 3 als unseren ersten großen Schritt in diese Richtung sehen.“

Das KI-System ist ein Nachfolger von von Google DeepMind aufgebaut, das im Grunde das Problem der Vorhersage der dreidimensionalen Struktur eines Proteins aus seiner Aminosäurestruktur löste. Das erste AlphaFold-Modell von Google DeepMind, das 2018 vorgestellt wurde, versuchte die Strukturen von Proteinen vorherzusagen und belegte den ersten Platz in einem internationalen Wettbewerb zur Vorhersage von Proteinstrukturen. AlphaFold 2, das 2020 veröffentlicht wurde, verbesserte die Genauigkeit der Proteinstrukturvorhersagen des ersten Modells erheblich.

AlphaFold 3 geht noch weiter, indem es die Strukturen fast aller biologischen Moleküle vorhersagt und die Wechselwirkungen zwischen diesen Molekülen modelliert. Während Forscher lange spezialisierte Rechenmethoden für die Modellierung von Wechselwirkungen zwischen bestimmten Arten biologischer Moleküle entwickelt haben, ist AlphaFold 3 der erste Fall, in dem ein einzelnes System in der Lage war, die Wechselwirkungen zwischen fast allen Molekültypen mit dem derzeitigen Stand der Technik vorherzusagen.

Die Eigenschaften und Funktionen von Molekülen in biologischen Systemen sind in der Regel das Ergebnis ihrer Wechselwirkung mit anderen Molekülen. Die Untersuchung molekularer Wechselwirkungen durch Experimente kann Jahre Forschungszeit in Anspruch nehmen und ist kostenintensiv. Wenn diese Wechselwirkungen stattdessen mit ausreichender Genauigkeit rechnerisch abgeschätzt werden können, kann die biologische Forschung dramatisch beschleunigt werden. Wenn Forscher beispielsweise davon ausgehen, dass ein Molekül, das an eine bestimmte Stelle auf ein bestimmtes Protein bindet, ein vielversprechender Wirkstoffkandidat wäre, können sie mit Berechnungssystemen wie AlphaFold 3 potenzielle Wirkstoffmoleküle testen.

“AlphaFold wird immer besser und zunehmend relevanter für biologische Untersuchungen”, sagte Paul Nurse, der Nobelpreisträger für Genetik und Chief Executive und Direktor des Londoner biomedizinischen Forschungszentrums Francis Crick Institute, in einer Erklärung im Zusammenhang mit der Ankündigung von Google DeepMind. “Diese dritte Version wird die Genauigkeit bei der Vorhersage der Strukturen von Komplexen zwischen verschiedenen Makromolekülen sowie Assoziationen zwischen Makromolekülen, kleinen Molekülen und Ionen erhöhen.”

Google DeepMind wurde 2010 von Hassabis sowie Google DeepMind Chief AGI Scientist Demis Hassabis und Shane Legg als DeepMind gegründet. (Suleyman ist jetzt CEO bei Microsoft AI, der Organisation für KI-Produkte für Verbraucher und Forschung von Microsoft.) DeepMind wurde 2014 von Google übernommen, und 2023 fusionierte Google DeepMind mit Google Brain, einer anderen Google-KI-Abteilung, um Google DeepMind zu bilden und so die Bemühungen von DeepMinds Führung um größere Autonomie von ihrem Mutterkonzern zu beenden.

Neben der AlphaFold-Familie von KI-Systemen hat Google DeepMind mehrere Durchbrüche erzielt, die KI nutzen, um Wissenschaft und Technologie weiterzubringen. 2022 stellte das Unternehmen ein KI-System vor, das neue Algorithmen entdecken kann, und 2023 präsentierte es ein KI-Modell, das Wettervorhersagen mit noch nie dagewesener Genauigkeit treffen kann. Auch 2023 stellte Google DeepMind ein KI-Modell vor, das nach eigenen Angaben die Strukturen von Materialien genau vorhersagen kann, allerdings wurde die Nutzbarkeit dieses Modells seither von unabhängigen Forschern infrage gestellt.

2021 gründete die Muttergesellschaft Alphabet Isomorphic Labs, das einen KI-zentrierten Ansatz für die Arzneimittelentwicklung verfolgen will. Forscher von Isomorphic Labs haben zur Entwicklung von AlphaFold 3 beigetragen, und während AlphaFold Server von jedermann für nicht-kommerzielle Forschung genutzt werden kann, werden die Forscher bei Isomorphic Labs exklusiven Zugang zu AlphaFold 3 für kommerzielle Zwecke haben.

“Wir nutzen die Fähigkeiten von AlphaFold 3 tagtäglich in unseren Arzneimitteldesign-Programmen”, sagte Max Jaderberg, Chief AI Officer bei Isomorphic Labs, auf der Ankündigungskonferenz. “Wir sehen bereits, dass das Potenzial hat, die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen, zu verbessern und letztendlich zu transformieren, und das liegt wirklich am neuen Genauigkeitsniveau dieses Modells und an der erweiterten Bandbreite der Biomoleküle, die dieses Modell vorhersagen kann.”