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Alg Alp

AlphaFold

—

von

Philipp: Schweizer KI Akademie

Einfach erklärt

AlphaFold ist ein KI‑Programm von DeepMind, das aus der Abfolge der Aminosäuren vorhersagt, wie sich ein Protein dreidimensional faltet. Diese Form entscheidet oft darüber, wie ein Protein arbeitet (z. B. als Enzym oder Rezeptor).

Warum ist das wichtig? Früher musste man die Form vieler Proteine aufwendig im Labor bestimmen (z. B. Röntgenkristallografie). AlphaFold kann sehr viele Strukturen automatisch und oft nahe an der Messgenauigkeit vorhersagen – das spart Zeit und Kosten.

Beispiele:

  • Forschung: Ein Team sucht ein Angriffsziel für ein Medikament. AlphaFold liefert die Proteinstruktur als Startpunkt für das Wirkstoff‑Design.
  • Biologie‑Nachschlagen: In der AlphaFold‑Datenbank können Forschende die berechneten 3D‑Modelle von Millionen Proteinen ansehen und herunterladen.
  • Komplexe Wechselwirkungen: Mit AlphaFold 3 (2024) lassen sich Gemeinschafts‑Strukturen vorhersagen – z. B. Protein–Protein‑, Protein–DNA‑ oder Protein–Ligand‑Komplexe.

Professionelle Definition

AlphaFold 2 (Nature, 2021) ist ein Deep‑Learning‑System, das unter Nutzung von MSA‑Informationen, Struktur‑Templates und einer End‑to‑End‑Architektur atomgenaue Koordinaten von Proteinen direkt aus der Sequenz vorhersagt und beim CASP14‑Benchmark (2020) nahe experimenteller Genauigkeit erreichte. Die AlphaFold Protein Structure Database (EMBL‑EBI) stellt über 200 Mio. Modellstrukturen bereit. AlphaFold 3 (Nature, 2024) erweitert dies mit einer diffusionsbasierten Architektur zur gemeinsamen Vorhersage von Strukturen und Interaktionen zwischen Proteinen, Nukleinsäuren, kleinen Molekülen und Ionen.

Quellen

Weiterführende Informationen

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