Eine bahnbrechende Technik der künstlichen Intelligenz (KI) ebnet den Weg für wesentliche Fortschritte im Verständnis der genetischen Grundlagen von Krankheiten, was letztendlich zu verbesserten Behandlungsmöglichkeiten führt. Forscher von Google DeepMind haben die Leistungsfähigkeit von KI genutzt, um Mutationen in der menschlichen DNA zu identifizieren, die zu verschiedenen Krankheiten beitragen könnten. In einer aktuellen Studie berichtete das Forschungsteam, dass sie etwa 89 % der kritischen Mutationen erkannten, ein bemerkenswerter Erfolg, der Hoffnung auf eine beschleunigte Krankheitsdiagnose bietet.
William Letsou, Assistenzprofessor für Biologische und Chemische Wissenschaften am New York Institute of Technology, der nicht an der Studie beteiligt war, hob die Bedeutung dieser Innovation hervor. „Das DeepMind-Tool bewertet, wie Änderungen in jeder missense Variante menschlicher Proteine deren Struktur beeinflussen, wodurch der experimentelle Aufwand erheblich reduziert wird“, erklärte er. „Traditionell mussten Wissenschaftler jede Proteinvariante erzeugen und kristallisieren, um strukturelle Veränderungen zu beobachten, ein Prozess, der sowohl kostspielig als auch zeitaufwendig ist, insbesondere angesichts der Vielzahl potenzieller Proteinvarianten, die zu untersuchen sind.“
Das DeepMind-Programm prognostiziert effektiv missense Mutationen, die auftreten, wenn ein einzelner Buchstabe in der DNA-Sequenz verändert wird. Solche Mutationen können die Funktionalität von Proteinen beeinträchtigen. Im Rahmen ihrer Forschung nutzte das Team ein KI-Modell mit dem Namen AlphaMissense, um das gesamte Spektrum von 71 Millionen möglichen Einzelbuchstabenmutationen zu analysieren, die menschliche Proteine betreffen. Mit einer angestrebten Genauigkeit von 90 % schätzte AlphaMissense, dass 57 % dieser missense Mutationen wahrscheinlich harmlos sind, während 32 % potenziell schädlich sind. Die Auswirkungen der verbleibenden Mutationen sind ungewiss.
Die Autoren der Studie betonten, dass Molekularbiologen diese Datenbank als grundlegendes Werkzeug zur Gestaltung von Experimenten und zur Interpretation von Daten zu Aminosäure-Substitutionen im menschlichen Proteom nutzen können. Die Forscher wiesen darauf hin: „Der primäre Ansatz zur Untersuchung krankheitsverursachender Variationen liegt innerhalb der missense Varianten, die die Funktionalität von Proteinen beeinflussen können.“ Letsou merkte zudem an, dass diese schädlichen Varianten selten sind, da sie von der Evolution oft ausgeschlossen werden. Durch die Erstellung einer Datenbank, die die potenzielle Pathogenität jeder Variante detailliert darstellt, könnten Wissenschaftler das Risiko eines Einzelnen für seltene Krankheiten früh im Leben bewerten und rechtzeitige medizinische Eingriffe ermöglichen.
Die Forscher haben einen kostenlosen Online-Repositorium ihrer Mutationsvorhersagen zur Verfügung gestellt, um Medizinern und Genetikern zu helfen, zu verstehen, wie DNA-Mutationen zu Krankheiten führen oder bei der Diagnose seltener Störungen unterstützen können. Aus Sicherheitsgründen kann jedoch das vollständige Modell nicht heruntergeladen werden, insbesondere in Bezug auf potenzielle Biosicherheitsrisiken bei der Analyse von Genomen nicht-menschlicher Arten.
Von Proteinen zu DNA begann die Reise vor einem Jahrzehnt, als Google DeepMind, ein KI-Forschungsinstitut, das zunächst für seine Fähigkeiten in der Spiele-KI gelobt wurde, übernahm, nachdem es 2016 den Go-Champion Lee Sedol besiegt hatte. DeepMind sorgte im medizinischen Bereich mit seinem AlphaFold-Modell für Aufsehen, das Proteinstrukturen präzise vorhersagt – ein entscheidender Fortschritt in der Biologie, wie Steve Frank, Gründer des KI-gesteuerten Medizintechnologieunternehmens MedA-Eye, feststellte. Er erklärte: „Wenn man versucht, ein überaktives Enzym zu hemmen, das mit einer Krankheit in Verbindung steht, ermöglicht das Wissen um die 'Reaktionsstelle' des Enzyms die Entwicklung eines Medikaments, das genau passt, um schließlich die Krankheit zu kontrollieren oder zu heilen.“
Darüber hinaus wies Frank darauf hin, dass nicht alle schädlichen genetischen Mutationen allein durch die Analyse von Gen-Sequenzen identifiziert werden können. KI kann auch in der medizinischen Bildgebung eingesetzt werden, um genetische Varianten eines Patienten aufzudecken. „Wenn bereits ein medizinisches Bild vorliegt, kann dessen Nutzung zur Gewinnung zusätzlicher Informationen teure genetische oder immunhistochemische Tests überflüssig machen“, sagte er. Sein Unternehmen, MedA-Eye Technologies, hat ein Tool entwickelt, das kolorektale Biopsien auf Krebs untersucht und genetische Subtypen identifiziert, was entscheidend für die Festlegung der geeigneten Behandlung ist, da verschiedene molekulare Subtypen unterschiedliche therapeutische Ansätze erfordern.
Die Innovation von DeepMind baut auf vorherigen KI-Methoden zur Mutationsvorhersage auf, zeichnet sich jedoch durch die Integration struktureller Daten aus. Letsou erläuterte, dass KI-Modelle darauf abzielen, zu bewerten, ob eine DNA-Variante wahrscheinlich bei Menschen vorhanden ist. „Je seltener die Variante, desto wahrscheinlicher ist sie schädlich, da sie wahrscheinlich aus dem Genpool entfernt wurde“, sagte er. Während frühere KI-Tools menschliche Proteine mit Datenbanken anderer Proteine verglichen, um potenzielle Bausteine zu bestimmen, funktioniert das Tool von DeepMind, indem es mit vorhergesagten Strukturen beginnt und krankheitserregende Variationen auf der Grundlage zuvor erlernter Informationen erkennt.
Dieser neue KI-gesteuerte Ansatz stellt einen monumentalen Fortschritt in der genetischen Forschung dar und bietet beispiellose Einblicke, die die Diagnose und Behandlung verschiedener genetischer Störungen revolutionieren könnten.
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