Mit der neuesten Ausgabe seiner bahnbrechenden Technologie verspricht AlphaFold 3 von Google DeepMind eine nie dagewesene Vorhersagekraft für die Interaktionen der kleinsten biologischen Bausteine. Das erweiterte Modell erzeugt detaillierte Prognosen über die Strukturen und das Zusammenspiel von Molekülen innerhalb der Zellen und setzt damit neue Maßstäbe im Verständnis biologischer Prozesse und Krankheiten. In einer aktuellen Studie in der renommierten Fachzeitschrift Nature wurde der Fortschritt am Mittwoch vorgestellt.
Diese dritte Version der Technologie, die ursprünglich 2018 entwickelt wurde, zeichnet sich vor allem durch ihre Genauigkeit in der Vorhersage der Formen und Verhaltensweisen biologischer Strukturen aus. DeepMind, in Zusammenarbeit mit dem auf Arzneimittelforschung spezialisierten Ableger Isomorphic Labs, untermauert damit die Bestrebungen, künstliche Intelligenz zur Enthüllung von biologischen Mechanismen und deren Störungen nutzbar zu machen.
"Biologie ist ein dynamisches System, und um zu verstehen, wie sich die Eigenschaften des Lebens aus der Interaktion verschiedener Moleküle in den Zellen ergeben, muss man diese Interaktionen kennen", erläutert DeepMind-CEO und Mitgründer Demis Hassabis. Er betrachtet AlphaFold 3 als einen entscheidenden Schritt in diese Richtung.
Das aktualisierte Modell beschränkt sich nicht mehr nur auf die Analyse von Proteinen, sondern bietet einen umfassenderen Einblick in die biochemischen Netzwerke, die den Organismus funktionsfähig machen. Es umfasst nun auch die genetische Informationsträger DNA und RNA sowie Liganden, welche wichtige Indikatoren für Krankheiten sein können.
Die verbesserten Fähigkeiten von AlphaFold 3 eröffnen Forschern verbesserte Möglichkeiten, zügig potenzielle neue Arzneimoleküle zu identifizieren. "Das erlaubt unseren Wissenschaftlern und Arzneimittelentwicklern, Hypothesen auf atomarer Ebene zu erstellen und innerhalb von Sekunden hochgenaue Strukturvorhersagen mit AlphaFold 3 zu produzieren", sagt Max Jaderberg, Chief AI Officer von Isomorphic Labs, die unter anderem mit den Pharmakonzernen Eli Lilly und Novartis zusammenarbeiten.
Trotz der verbesserten Voraussagekraft müssen die von AlphaFold 3 vorgeschlagenen Moleküle noch experimentell validiert und die typischen klinischen Prüfphasen durchlaufen. Für akademische Anwender ohne kommerzielle Interessen stellt DeepMind einen Großteil der Funktionen von AlphaFold 3 über einen Server kostenlos zur Verfügung.
Eine Studie der Boston Consulting Group zeigt auf, dass von KI entdeckte Medikamente eine höhere Erfolgsrate in frühen Testphasen aufweisen als jene, die durch traditionelle Methoden gefunden wurden. Forscher warnen zwar davor, dass es sich um eine frühe Analyse der Technologie handelt, aber die Ergebnisse deuten auf eine Verdopplung der Produktivität in der pharmazeutischen Forschung hin. Strukturbiologe Julien Bergeron vom King's College London weist auf die wegweisende Veränderung hin, die AlphaFold 3 für die experimentelle Arbeit mit sich bringen wird: "Wir können Hypothesen testen, bevor wir überhaupt ins Labor gehen. Das wird wahrhaftig transformativ sein."