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DeepMind und EMBL veröffentlichen vollständige Datenbank mit vorausberechneten 3D Darstellungen aller menschlichen Proteine

Um mehr als 350.000 Proteinstrukturvorhersagen -einschließlich des gesamten menschlichen Proteoms- für die wissenschaftliche Gemeinschaft freizugeben, nutzen die beteiligten Partner AlphaFold, das AI-System, das im vergangenen Jahr als Lös

European Molecular Biology Laboratory - European Bioinformatics Institute

Research News

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IMAGE: Protein structures to represent the data obtained via AlphaFold view more 

Credit: Karen Arnott/EMBL-EBI

LONDON, 22. Juli 2021 - DeepMind gab heute seine Partnerschaft mit dem Europäischen Laboratorium für Molekularbiologie (EMBL), Europas Vorzeigelabor für Biowissenschaften, bekannt, um die bisher vollständigste und genaueste Datenbank der rund 20 000 Proteine und ihrer vorausberechneten Strukturen aus dem menschlichen Genom, also das vollständige menschlichen Proteom, der wissenschaftliche Gemeinschaft frei zur Verfügung zu stellen. Die Datenbank und die Anwendung künstlicher/artifizieller Intelligenz (AI) bieten Strukturbiologen leistungsstarke neue Werkzeuge für die Untersuchung dreidimensionaler Strukturen von Proteinen. Sie eröffnen damit eine Fundgrube an Daten, die künftige Forschung und Erkenntnisse ermöglichen und eine neue Ära der AI-gestützten Biologie einläuten können.

Die Anerkennung von AlphaFold als Lösung für die 50 Jahre alte große Herausforderung der Proteinstrukturvorhersage im Dezember 2020 durch die Organisatoren des CASP-Benchmarks (Critical Assessment of Protein Structure Prediction) stellte einen signifikanter Durchbruch in der Forschung dar. Die AlphaFold-Proteinstrukturdatenbank baut auf dieser Innovation und den Entdeckungen von Generationen von WissenschaftlerInnen auf: von den frühen Pionieren der Proteinforschung und -kristallographie bis hin zu den tausenden VorhersagespezialistInnen und StrukturbiologInnen, die seit Jahren Proteinstrukturen erforschen. Durch die Datenbank wird die Anzahl der hochpräzise dargestellten menschlichen Proteinstrukturen, die Forschenden zur Verfügung stehen, mehr als verdoppelt. AlphaFold erweitert damit das gesammelte Wissen über Proteinstrukturen drastisch. Ein besseres Verständnis dieser Bausteine des Lebens, die jedem biologischen Prozess in jedem Lebewesen zugrunde liegen, wird es Forschenden in den verschiedensten Bereichen ermöglichen, ihre Arbeit bedeutend zu beschleunigen.

Letzte Woche wurde die Methodik hinter der neuesten, hochinnovativen Version von AlphaFold, dem hochentwickelten AI-System, das Strukturvorhersagen ermöglicht, und dessen Open-Source-Code in der wissenschaftliche Fachzeitschrift Nature veröffentlicht. Die heutige Ankündigung fällt mit einer zweiten Veröffentlichung in der Nature zusammen, die nicht nur das umfassendste Bild der Proteine im menschlichen Proteom beschreibt, sondern auch die Proteinstrukturen 20 weiterer Organismen, die für die biologische Forschung bedeutend sind.

"Unser Ziel bei DeepMind war es immer, AI zu entwickeln und sie dann als Werkzeug zu nutzen, um das Tempo wissenschaftlicher Entdeckungen zu beschleunigen und damit unser Verständnis der Welt um uns herum zu verbessern", sagte DeepMind-Gründer und CEO Demis Hassabis, PhD. "Wir haben AlphaFold verwendet, um das vollständigste und genaueste Bild des menschlichen Proteoms zu erstellen. Wir glauben, dass dies der bedeutendste Beitrag ist, den AI bisher zum Fortschritt wissenschaftlicher Erkenntnisse geleistet hat, und es ist ein großartiges Beispiel für die Art von Nutzen, den AI der Gesellschaft bringen kann."

AlphaFold hilft WissenschaftlerInnen schon jetzt dabei, Entdeckungen zu beschleunigen

Die Möglichkeit, die Form eines Proteins nun rechnerisch auf Grund seiner Aminosäuresequenz vorherzusagen - anstatt sie experimentell durch mühsame und oft kostspielige Techniken zu bestimmen - hilft WissenschaftlerInnen bereits jetzt, in wenigen Monaten zu erreichen, was früher Jahre dauerte.

"Die AlphaFold-Datenbank ist ein perfektes Beispiel für den kontinuierlichen Erfolgszyklus von offener Wissenschaft", sagte EMBL-Generaldirektorin Edith Heard. "AlphaFold wurde mit Datensätzen aus öffentlichen Ressourcen gefüttert, die von der wissenschaftlichen Gemeinschaft bereitgestellt wurden. Es ist also nur konsequent, dass seine Vorhersagen wiederum frei zugänglich gemacht werden. Die offene und freie Weitergabe der AlphaFold-Vorhersagen wird es Forschenden überall auf der Welt ermöglichen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und Entdeckungen voranzutreiben. Ich gehe davon aus, dass AlphaFold eine wirkliche Revolution für die Biowissenschaften ist, so wie es die Genomik vor einigen Jahrzehnten war, und ich bin sehr stolz darauf, dass EMBL DeepMind dabei helfen konnte, den offenen Zugang zu dieser bemerkenswerten Ressource zu ermöglichen."

AlphaFold wird bereits von Partnern wie der Drugs for Neglected Diseases Initiative (DNDi) eingesetzt, die damit ihre Forschung nach lebensrettenden Heilmitteln für Krankheiten vorantreibt, welche unverhältnismäßig stark wirtschaftlich benachteiligte Teilen der Welt betreffen. Das Centre for Enzyme Innovation (CEI) wiederum nutzt AlphaFold, um schnellere Enzyme für das Recycling einiger der umweltschädlichsten Einwegkunststoffe zu entwickeln. Auch WissenschaftlerInnen, die ihre Forschung auf die experimentelle Bestimmung von Proteinstrukturen basieren, helfen die Vorhersagen von AlphaFold bereits dabei, ihre Arbeit zu beschleunigen. So nutzt zum Beispiel ein Forschungsteam an der University of Colorado Boulder die AlphaFold-Vorhersagen, um Antibiotikaresistenzen zu untersuchen, während eine Gruppe an der University of California San Francisco sie verwendet, um ihr Verständnis der Biologie von SARS-CoV-2 zu verbessern.

Die AlphaFold-Proteinstruktur-Datenbank

Die AlphaFold Protein Structure Database* baut sowohl auf vielen früheren Beiträgen der internationalen wissenschaftlichen Gemeinschaft auf, als auch auf den hochentwickelten algorithmischen Innovationen von AlphaFold und der jahrzehntelangen Erfahrung des European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) bei der freien Bereitstellung von weltweit gesammelten biologischen Daten. DeepMind und EMBL-EBI stellen den Zugang zu den Vorhersagen von AlphaFold offen zur Verfügung, damit die wissenschaftliche Gemeinschaft das System als Werkzeug dazu nutzen kann, weitere Forschung zu ermöglichen, zu beschleunigen und völlig neue Wege der wissenschaftlichen Entdeckung zu eröffnen.

"AlphaFold wird sich als einer der wichtigsten Datensätze seit der Kartierung des menschlichen Genoms herausstellen", sagte der stellvertretende EMBL-Generaldirektor und EMBL-EBI-Direktor Ewan Birney. "Die AlphaFold-Vorhersagen der internationalen wissenschaftlichen Gemeinschaft offen zugänglich zu machen, eröffnet so viele neue Forschungsmöglichkeiten. Von vernachlässigten Krankheiten bis hin zu neuen Enzymen für die Biotechnologie und allem, was dazwischen liegt. Dies ist ein großartiges neues wissenschaftliches Werkzeug, das bestehende Technologien ergänzt und es uns ermöglichen wird, die Grenzen unseres Verständnisses der Welt zu erweitern."

Zusätzlich zum menschlichen Proteom geht die Datenbank mit rund 350.000 weiteren Proteinstrukturen online, darunter Proteine von 20 biologisch bedeutsame Organismen wie der Fruchtfliege, der Maus, des Zebrafisches, des Malariaparasiten sowie von E.coli- und Tuberkulosebakterien. Die Forschung an diesen Organismen war bereits Grundlage zahlreicher bedeutender wissenschaftlicher Durchbrüche und entsprechender Veröffentlichungen. Ihre nun veröffentlichte Proteinstrukturen werden es Forschern in den verschiedensten Bereichen - von den Neurowissenschaften bis zur Medizin - ermöglichen, ihre Forschung schneller voranzutreiben.

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Die Zukunft von AlphaFold

Die beteiligten Partner werden in den kommenden Monaten kontinuierlich in die Verbesserung von AlphaFold investieren und die Datenbank und das dahinterliegende System regelmäßig aktualisieren. So soll die Abdeckung auf fast alle sequenzierten Proteine, die der Wissenschaft bekannt sind, erweitert werden - über 100 Millionen Strukturen, die den Großteil der UniProt-Referenzdatenbank abdecken.

Weitere Informationen können Sie dem Fachartikel zum Thema in der Nature entnehmen, der die vollständige Methodik und das menschliche Proteom* beschreibt sowie den Anmerkungen der Autoren*. Besuchen Sie den Open-Source-Code zu AlphaFold, wenn Sie sich die Funktionsweise des Systems ansehen möchten und Colab notebook*, um einzelne Sequenzen zu untersuchen. Um die Strukturen zu erforschen, besuchen Sie die Datenbank* von EMBL-EBI, die offen und kostenfrei zugänglich ist.

(Die mit * gekennzeichneten Links sind erst nach Aufhebung des Embargos verfügbar.)

Kontakt

DeepMind: press@deepmind.com

EMBL:

Lisa Vollmar
Press Officer
European Molecular Biology Laboratory (EMBL)
Meyerhofstr. 1
69117 Heidelberg, Germany
Mobile: +49 151 4008 8871
Email: lisa.vollmar@embl.org

Über DeepMind

DeepMind ist ein wissenschaftliches Forschungsunternehmen, das sich der Aufgabe verschrieben hat, "Intelligenz zu verstehen, um Wissenschaft und Menschheit voranzubringen." Das Verstehen von Intelligenz erfordert ein vielfältiges und interdisziplinäres Team, das eng zusammenarbeitet - von WissenschaftlerInnen und DesignerInnen bis hin zu IngenieurInnen und EthikerInnen - um Pionierarbeit bei der Entwicklung fortschrittlicher künstlicher Intelligenz zu leisten.

Zu den Durchbrüchen des Unternehmens gehören AlphaGo, AlphaFold, mehr als tausend veröffentlichte Forschungsarbeiten (darunter über ein Dutzend in Nature und Science), Partnerschaften mit wissenschaftlichen Organisationen und Hunderte von Beiträgen zu Google-Produkten (von der Android-Batterieeffizienz bis zur Text-to-Speech-Funktion des Assistenten).

Über das Europäische Laboratorium für Molekularbiologie (EMBL)

Das EMBL ist Europas Vorzeigelabor für Biowissenschaften. Es wurde 1974 als zwischenstaatliche Organisation gegründet und wird von 27 Mitgliedsstaaten, 2 angehenden Mitgliedsstaaten und einem assoziierten Mitgliedsstaat unterstützt.

Das EMBL betreibt Grundlagenforschung in der Molekularbiologie und erforscht die Geschichte des Lebens. Das Institut bietet Dienstleistungen für die wissenschaftliche Gemeinschaft an, bildet zukünftige Generationen von Wissenschaftlern aus und bemüht sich um die Integration der Biowissenschaften in ganz Europa.

Das EMBL ist international, innovativ und interdisziplinär. Seine mehr als 1800 MitarbeiterInnen aus über 80 Ländern arbeiten an sechs Standorten in Barcelona (Spanien), Grenoble (Frankreich), Hamburg (Deutschland), Heidelberg (Deutschland), Hinxton (Großbritannien) und Rom (Italien). EMBL-WissenschaftlerInnen arbeiten in unabhängigen Gruppen, betreiben Forschung und bieten Dienstleistungen in allen Bereichen der Molekularbiologie an.

Die Forschung am EMBL treibt die Entwicklung neuer Technologien und Methoden in den Lebenswissenschaften voran. Das Institut arbeitet daran, dieses Wissen zum Nutzen der Gesellschaft zu transferieren.

Über das Europäische Bioinformatik-Institut des EMBL (EMBL-EBI)

Das Europäische Bioinformatik-Institut (EMBL-EBI) ist weltweit führend bei der Speicherung, Analyse und Verbreitung großer biologischer Datensätze. Wir helfen WissenschaftlerInnen dabei, das Potenzial von Big Data zu nutzen, indem wir ihre Fähigkeit verbessern, komplexe Informationen zu nutzen um so Entdeckungen zum Nutzen der Menschheit zu machen.

Wir sind führend in der computergestützten biologischen Forschung und arbeiten an Methoden der Sequenzanalyse, der multidimensionalen statistischen Analyse und der datengesteuerten biologischen Entdeckung, von der Pflanzenbiologie bis zur Entwicklung von Säugetieren und Krankheiten. Wir sind Teil des EMBL und befinden uns auf dem Wellcome Genome Campus, eines der weltweit größten Zentren wissenschaftlicher und technischer Expertise in der Genomik.

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