Revolution in der Wissenschaft: Wie KI fundamentale Probleme löst
Dieser Blogartikel wurde automatisch erstellt (und übersetzt). Er basiert auf dem folgenden Original, das ich für die Veröffentlichung auf diesem Blog ausgewählt habe:
What if all the world’s biggest problems have the same solution? – YouTube.
Revolution in der Wissenschaft: Wie KI fundamentale Probleme löst
Könnten die größten Probleme der Welt – von Klimawandel bis hin zur Heilung von Krankheiten und der Beseitigung von Plastikmüll – die gleiche Lösung haben? Jüngste Durchbrüche deuten darauf hin, dass dies tatsächlich möglich ist. Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Lösung eines der größten Probleme des letzten Jahrhunderts: die Bestimmung der Struktur von Proteinen.
Die Entschlüsselung der Proteinstruktur: Ein Durchbruch
Über sechs Jahrzehnte hinweg entschlüsselten Biologen mühsam die Struktur von etwa 150.000 Proteinen. Doch in nur wenigen Jahren konnte ein kleines Team mithilfe von KI die Struktur von über 200 Millionen Proteinen bestimmen – nahezu alle bekannten Proteine der Natur.
Ein Protein beginnt als eine einfache Kette von Aminosäuren. Die Faltung dieser Kette in eine spezifische 3D-Struktur ist entscheidend für die Funktion des Proteins. Diese Struktur zu bestimmen, war lange Zeit eine enorme Herausforderung. Traditionelle Methoden wie die Röntgenkristallographie sind zeitaufwendig und kostspielig.
Der CASP-Wettbewerb und der Aufstieg von AlphaFold
Um die Vorhersage der Proteinstruktur zu beschleunigen, wurde 1994 der CASP-Wettbewerb (Critical Assessment of Structure Prediction) ins Leben gerufen. Ziel war es, Computermodelle zu entwickeln, die aus einer Aminosäuresequenz die zugehörige Struktur vorhersagen können. Frühe Versuche erzielten nur mäßige Erfolge. Ein Durchbruch gelang jedoch mit der Entwicklung von AlphaFold durch DeepMind.
AlphaFold nutzte zunächst Standard-Deep-Learning-Techniken und trainierte neuronale Netze mit großen Mengen an Proteinstrukturdaten. Später wurde AlphaFold 2 entwickelt, das auf Transformer-Architekturen basiert, ähnlich denen, die in Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT verwendet werden. AlphaFold 2 nutzte das Konzept der Aufmerksamkeit, um Beziehungen zwischen Aminosäuren in der Sequenz zu erkennen und die Faltung des Proteins vorherzusagen.
Funktionsweise von AlphaFold 2
AlphaFold 2 verwendete den sogenannten "Evoformer", der evolutionäre Informationen und geometrische Darstellungen kombinierte. Durch den Austausch von Informationen zwischen diesen beiden Komponenten konnte das Modell die Proteinstruktur immer genauer vorhersagen. Ein weiterer wichtiger Aspekt war die Berücksichtigung der Dreiecksungleichung, um die Abstände zwischen Aminosäuren zu begrenzen und eine konsistente Struktur zu erzeugen.
Das Ergebnis war eine revolutionäre Verbesserung der Genauigkeit bei der Vorhersage von Proteinstrukturen. AlphaFold 2 erreichte beim CASP-Wettbewerb einen Wert von über 90 und übertraf damit den bisherigen Standard deutlich.
Auswirkungen und Ausblick
Die Fähigkeit, Proteinstrukturen schnell und präzise vorherzusagen, hat bereits jetzt enorme Auswirkungen auf verschiedene Bereiche der Wissenschaft und Medizin. So konnte beispielsweise ein Impfstoff gegen Malaria entwickelt, Antibiotikaresistenzen überwunden und das Verständnis von Krankheiten wie Schizophrenie und Krebs verbessert werden.
Zusätzlich zu AlphaFold wurden auch Fortschritte bei der Entwicklung von KI-gestützten Methoden zur Erstellung völlig neuer Proteine erzielt. Diese synthetischen Proteine könnten in Zukunft zur Entwicklung von Antivenomen, zur Bindung von Treibhausgasen oder zum Abbau von Kunststoffen eingesetzt werden.
Die Fortschritte in der KI ermöglichen transformative Sprünge in der Wissenschaft und eröffnen Möglichkeiten, die bisher unvorstellbar waren. KI hilft bei der Lösung fundamentaler Probleme und verschiebt die Grenzen des menschlichen Wissens in einem noch nie dagewesenen Tempo. Dies könnte den Weg für die Lösung vieler globaler Herausforderungen ebnen – vorausgesetzt, die Technologie wird verantwortungsvoll eingesetzt.