Der Code des Lebens: Simulation von 500 Millionen Jahren Evolution

In den Biowissenschaften werden dank Künstlicher Intelligenz bahnbrechende Fortschritte gemacht und das Verständnis komplexer biologischer Systeme wird auf ein neues Level gehoben. Angetrieben von der Cloud und neuen KI-Modellen gibt es nun auch in der Proteinentwicklung völlig neue Möglichkeiten. Der Programmiercode unseres Lebens, die Zusammenhänge zwischen Strukturen und Funktionen von Biomolekülen, kann besser denn je entschlüsselt  und gänzlich neue Proteine entwickelt werden. Ein enormer Fortschritt in der Biotechnologie, der unter anderem die Entwicklung neuer Medikamente um Jahre beschleunigen wird. 

Der Fortschritt bei künstlicher Intelligenz wird durch die Cloud und immer größere Modelle, umfangreichere Datensätze und steigende Rechenleistung vorangetrieben. Spezielle Sprachmodelle haben ein tieferes Verständnis der biologischen Grundprinzipien und decken naturgemäß strukturelle sowie funktionale Zusammenhänge auf. Was Forschende bisher experimentell mit extrem hohem Zeit- und Kostenaufwand ermitteln mussten, können sie mithilfe der AWS-Cloud und KI nun in wenigen Stunden aufdecken.

So arbeitet beispielsweise das Startup EvolutionaryScale mit AWS zusammen, um seine neuen ESM3-KI-Modelle über die AWS-Cloud Forschenden auf der ganzen Welt zur Verfügung zu stellen. Das Startup aus den USA hat seine Sprachmodelle mit beispielloser Rechenleistung von 1 Billion Teraflops trainiert – mehr als jedes andere bekannte Modell in der Biologie. Für das Training wurde dabei ein extrem großer Datensatz von 2,78 Milliarden Proteinen verwendet, der die große natürliche Vielfalt der Erde abbildet. Auf diese leistungsstarken Modelle können Forschende nun unter anderem mit Amazon Bedrock oder Amazon SageMaker weltweit zugreifen und sie für ihre wissenschaftliche Arbeit nutzen.

Proteine als wichtiges Werkzeug in der Molekularbiologie

Die ESM3-Modelle wurden gezielt darauf trainiert, den komplexen „Code des Lebens“ zu entschlüsseln. Diese KI-Modelle sind jedoch nicht nur in der Lage, existierende Proteine zu verstehen, sondern haben auch die biologischen Gesetzmäßigkeiten erlernt, um neuartige Proteine zu generieren. Dank des Trainings mit Milliarden von Proteinsequenzen können sie die vielschichtigen Zusammenhänge zwischen Sequenz, Struktur und Funktion von Biomolekülen erkennen. Dies befähigt Wissenschaftler, völlig neue Proteinstrukturen zu erzeugen, die zuvor in der Natur nicht existierten – wie das Protein esmGFP, eine neuartige Variante des grün fluoreszierenden Proteins.

Quelle: EvolutionaryScale © 2024

Die Entwicklung von esmGFP ist ein Beispiel für die neuen Möglichkeiten mit KI. Das Protein GFP ist in der Natur einzigartig, verantwortlich für die Leuchtkraft von Quallen oder die leuchtenden Farben von Korallen. Es ist das einzige bekannte Protein, das Licht aussendet, durch einen einzigartigen biologischen Mechanismus, bei dem sich das Protein selbst umwandelt und ein lichterzeugendes Chromophor aus den eigenen Atomen bildet. Dieser komplexe Mechanismus macht GFP zu einem wichtigen Werkzeug in der Molekularbiologie, um Moleküle in Zellen sichtbar zu machen. Die Erzeugung einer derart stark abweichenden GFP-Variante durch experimentelle Labortechniken wurde bisher wissenschaftlich nicht dokumentiert. Neue, so unterschiedliche fluoreszierende Proteine wurden bislang nur durch die Entdeckung neuer GFPs in der Natur gefunden. Laut Analysen könnte eine solch abweichende Proteinvariante in der natürlichen Evolution über 500 Millionen Jahre zur Entwicklung benötigen. Die Fähigkeit von ESM3, das völlig neuartige, funktionierende GFP zu generieren, zeigt das enorme Potenzial von KI.

Programmierbare Biologie beschleunigt Arzneimittelentwicklung

Diese neuen Proteine sind für die Zellbiologie von unschätzbarem Wert. Denn die Entwicklung neuer Proteine kann wiederum zu völlig neuartigen Medikamenten, Werkzeugen und Therapeutika beitragen, da sie maßgeschneidert für spezifische Anwendungen in der Medizin oder Biotechnologie genutzt werden und Mechanismen von Krankheiten aufdecken können – einschließlich neuer Möglichkeiten, diese zu verlangsamen oder umzukehren.

Mit dem Ansatz der „programmierbaren Biologie“ könnten Wissenschaftler und Forscher die Zeit für die Markteinführung neuer Medikamente um Jahre verkürzen und die Kosten um Milliarden von Euro reduzieren. Laut einer Marktanalyse von Bekryl Market Analysis hat KI bis 2028 das Potenzial, weltweit 70 Milliarden US-Dollar in der Arzneimittelentwicklung einzusparen. Eine Analyse von BCG zeigt, dass KI zu zeitlichen und finanziellen Einsparungen von bis zu 50 Prozent in der Arzneimittelentwicklung (BCG, 2023) beitragen kann. Und AWS ermöglicht Organisationen und Forschenden, die Leistungsfähigkeit großer KI-Modelle verantwortungsvoll und sicher zu nutzen.

Jens Dommel ist bei Amazon Web Services Leiter des Bereichs Public Sector Healthcare für die EMEA-Region. Dabei verantwortet er die Strategie für den Markteintritt und die Schaffung erfolgreicher neuer Organisationen, Strukturen und Geschäftsprozesse in der Gesundheitsbranche durch die Adaption von Cloud und KI. Zuvor war Jens Dommel bei CompuGroup Medical, Microsoft und anderen Unternehmen tätig. Er hat einen Abschluss als Diplom Ingenieur im Bereich Wirtschaftsinformatik und Maschinenbau an der Technischen Universität Berlin.