Google-Tochter Deepmind hat eine wissenschaftliche Sensation ausgelöst, weil der Konzern ein Werkzeug entwickelt und gebaut hat, das eine der schwierigsten Aufgaben der Molekularbiologie besser, effektiver und schneller lösen kann, als internationale Forscherteams mit vielen Jahren Erfahrungen. „Das hier wird die Medizin verändern. Es wird die Forschung verändern. Es wird Bioengineering verändern. Es wird alles verändern“, sagte Andrei Lupas, Direktor am Max-Planck-Institut für Entwicklungsbiologie in Tübingen zu der google-Evolution. Es geht konkret um das CASP, das für Critical Assessment of Protein Structure Prediction steht. Darum geht es in dem alle zwei Jahre ausgetragenen Wettbewerb, den der Konzern nun gewonnen hat. Es gilt auf Basis einer Abfolge von Aminosäuren vorherzusagen, welche Form ein in einer Zelle gebildetes Protein am Ende haben wird. Das Problem selbst – wie sieht das Protein am Ende aus? – gilt in der Wissenschaft seit 50 Jahren als große Herausforderung. Jetzt scheint es gelöst zu sein. Lernende Maschinen lernen atemberaubend schnell, wenn man weiß welche Daten sie benötigen. Diese Erfahrung machen die Wissenschaftler in den Gebieten, die sich Deepmind vornimmt, immer wieder. Die Ergebnisse sind so gut, dass sie von experimentell, also physisch im Labor hergestellten, Proteinstrukturen kaum noch abweichen. Die Maschine kann also die Grundbausteine des Lebens ausrechnen – besser als alle Fachleute, die täglich damit arbeiten. Das System löste im Wettbewerb eine Aufgabe, an der das Team des oben zitierten Andrei Lupas seit zehn Jahren erfolglos arbeite.

Die Techniken und Lösungen sind übertragbar, denn wer Proteinstrukturen versteht, gewinnt auch neue Macht über Krankheiten. Zum Beispiel hingen die ersten Impfstoffe gegen Sars-CoV-2 nicht zuletzt davon ab, ob die Struktur eines bestimmten Virenproteins schon im März vollständig beschrieben war, allerdings mithilfe herkömmlicher Methoden.

Das System der Mikro- und Molekularbiologie hat Ähnlichkeit mit einer komplexen Version von Lego. Wer diese Aufgaben lösen kann, wird auch künstliche Organismen erzeugen können, die bestimmte, wohldefinierte Aufgaben erfüllen kann. Maschinen werden dem Menschen in der Forschung zukünftig ebenbürtig oder gar überlegen sein, da sie durch künstliche Intelligenz glänzen können. Und durch den Vorsprung von google auf diesem Gebiet wird die Macht des Konzerns noch weiter wachsen. (Foto: adobe Stock)

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