Neue Wege in der Arzneimittelinnovation entdecken

BerlinJack Cheng und sein Team an der Universität von Missouri haben ein KI-Programm namens Cryo2Struct entwickelt, das dabei hilft, die Interaktionen zwischen Proteinen besser zu verstehen. Diese Erkenntnisse sind entscheidend für die Behandlung und Prävention von Krankheiten. Cryo2Struct nutzt Kryo-Elektronenmikroskopie, um automatisch präzise Modelle von Proteinstrukturen zu erstellen, die genauer sind als bisher möglich.

• Verbesserte Einblicke in Protein-Wechselwirkungen
• Automatische Erstellung von 3D-Proteinmodellen
• Ebnet den Weg für Fortschritte im Medikamentendesign

Über die Vorhersage von Proteinstrukturen hinaus: Proteine sind entscheidende Biomoleküle, die in komplexen Gruppen interagieren, um biologische Funktionen zu erfüllen. Ihre Entschlüsselung war schwierig, da das Falten der Proteine ihre Funktion beeinflusst. Deep Learning hat hier einen Durchbruch ermöglicht, und Cheng war einer der Pioniere auf diesem Gebiet. Seine Arbeit ebnete den Weg für Modelle wie AlphaFold von Google. Doch die Entschlüsselung der Interaktionen zwischen Proteinen stellte eine weitere Herausforderung dar, die für das Verständnis von Krankheiten und die Entwicklung von Therapien entscheidend ist.

Cryo2Struct ist ein revolutionäres Werkzeug, das kryo-EM-Bilder analysiert, um die atomare Struktur von Proteinkomplexen ohne vorherige Informationen zu identifizieren. Diese detaillierte Kartierung ermöglicht es Wissenschaftlern, neue Behandlungsmethoden für Krankheiten zu entwickeln. Durch das Verständnis der Struktur von Proteinkomplexen können Forscher Medikamente entwerfen, die anormale Proteinaktivitäten anpassen oder korrigieren.

Die Zukunft der Medikamentenentwicklung eröffnen

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Das Forscherteam um Cheng nutzt Diffusionsmodelle, um zu untersuchen, wie sich Moleküle von zufälligen Formen in spezifische Strukturen verwandeln. Ihr Ziel ist es, die Wirksamkeit von Medikamenten zu verbessern, indem sie molekulare Modelle anpassen, um deren Bindung und Wechselwirkung mit Proteinen zu optimieren. Wenn ein Medikament beispielsweise nur teilweise bei einer Erkrankung wirksam ist, kann KI helfen, es so anzupassen, dass es bei bestimmten Patienten besser wirkt. Chengs Arbeit verdeutlicht den Trend zur personalisierten Medizin, bei der Behandlungen auf die einzigartige genetische und molekulare Beschaffenheit eines Menschen zugeschnitten werden.

Chengs Arbeit an der Universität von Missouri im Bereich NextGen Precision Health und der Ingenieurfakultät ist entscheidend, um unterschiedliche Fachkenntnisse zusammenzubringen. Diese Kooperationen nutzen modernste Technologien und Geräte, um Fortschritte in der Präzisionsmedizin zu erzielen, die sich auf individuell angepasste Behandlungen konzentriert. Dies könnte die Wirksamkeit und Präzision der Gesundheitsversorgung erheblich steigern. Ziel ist es nicht nur, Krankheiten besser zu verstehen, sondern auch die Behandlungsmethoden so zu verbessern, dass sie erfolgreicher sind.