„Wozu ist das gut?“ KI-System sagt Verwendbarkeit beliebiger Enzyme voraus Biotechnologie Enzyme
Das vom internationalen Forscherteam um Martin Lercher entwickelte KI-gestützte ESP-Modell sagt voraus, welche Substrate ein Enzym zu welchen Zielmolekülen verarbeitet.
In Pflanzen- und Tierzellen, nicht zuletzt auch im menschlichen Körper, dienen Enzyme als Biokatalysatoren, also winzige Molekülfabriken. In gewaltiger Vielfalt liefern sie miteinander kombiniert aus Grundbausteinen alle für den jeweiligen Organismus wichtigen Moleküle. Längst stellt etwa die pharmazeutische Industrie, aber auch manch andere Branche künstliche Enzyme her.
Anhand eines Computermodells ohne Experimentieraufwand mit hoher Wahrscheinlichkeit vorauszusagen, wozu ein Enzym dienen kann, stellt einen enormen Fortschritt dar. Künstliche Intelligenz ist zur Lösung einer solchen Aufgabe anders als fest programmierte algorithmische Analysesysteme wie geschaffen: Ein KI-gestütztes System lernt die Zusammenhänge von Struktur und Funktion von Enzymen und kann das Gelernte dann auch auf solche Enzyme anwenden, die im Training nicht vorkamen.
Das ESP beruht auf einem Deep-Learning-Modell, entwickelt von Alexander Kroll, dem Erstautor der Studie. In diesem Modell sind die Daten von Enzymen und Substraten in numerischen Vektoren kodiert. Die Vektoren von rund 18.000 experimentell bekannten Enzym-Substrat-Kombinationen dienten als Trainingsmaterial fürs Deep Learning.
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