Aus dem Forschungslabor

Origami für KIs

Als die Google-Tochter Deepmind mit AlphaGo den amtierenden Go-Weltmeister schlug, rauschte es im Blätterwald ob der ebenso beeindruckenden wie unerwarteten Leistung des KI-Algorithmus. Doch als AlphaFold im Dezember 2018 ganze 98 Konkurrenten bei der Vorhersage von Proteinfaltungen weit übertraf, fand dies in den Publikumsmedien kaum Widerhall. Dabei ist die Bedeutung dieser Errungenschaft umgekehrt proportional zum Medienecho.
Die Vorteile der Cloud liegen auf der Hand in Form schnell verfügbarer IT-Ressourcen, um deren Betrieb sich der Administrator nur noch eingeschränkt kümmern ... (mehr)

Die möglichst genaue Vorhersage, wie sich ein Protein im Raum faltet, ist aktuell eines der wichtigsten Probleme der biologischen und medizinischen Forschung. Genaue Prognosen, wie die räumliche Struktur eines Proteins aussieht, von dem nur die DNS-Sequenz bekannt ist, öffnen Türen beispielsweise für neue hochwirksame Medikamente und andere bedeutende Fortschritte in der Medizin. Doch die Herausforderung liegt in der Anzahl der theoretisch möglichen Formen, die ein Protein annehmen kann. Aufgrund der chemischen Eigenschaften der Polypeptidkette, aus der das Protein letztendlich entsteht, liegen Schätzungen für die mögliche räumliche Struktur bei bis zu 10143 Möglichkeiten. Wäre nur eine Nanosekunde notwendig, um eine Faltung auszuprobieren, wäre dennoch mehr Zeit notwendig, als das Universum alt ist. Trial and Error ist in dieser Forschungsdisziplin also keine Option.

Deklassiert

Daher veranstaltet das US-amerikanische "Protein Structure Prediction Center" seit 1994 einen Wettbewerb namens "Critical Assessment of protein Structure Prediction" (CASP). In diesem stellen sich

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Ausgabe /2023