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50 Jahre altes Problem gelöst Chemie-Nobelpreisträger setzen auf KI-Modell

Von Martin Hensel 2 min Lesedauer

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Der diesjährige Nobelpreis in der Kategorie Chemie geht an drei Gewinner: Eine Hälfte sichert sich der Amerikaner David Baker, während sich die andere Hälfte die Briten Demis Hassabis und John M. Jumper teilen. Letztere haben ein KI-Modell entwickelt, das die komplexen Strukturen von Proteinen vorhersagen kann.

Bei der Vergabe der diesjährigen Nobelpreise spielte auch das Thema KI eine wichtige Rolle.(Bild: © Nobel Prize Outreach AB. Photo: A. Mahmoud)
Bei der Vergabe der diesjährigen Nobelpreise spielte auch das Thema KI eine wichtige Rolle.
(Bild: © Nobel Prize Outreach AB. Photo: A. Mahmoud)

Beim Chemie-Nobelpreis dreht sich diesmal alles um Proteine. Während es dem Preisträger David Baker (University of Washington / Howard Hughes Medical Institute) gelang, völlig neuartige Proteine zu bauen, haben Demis Hassabis und John M. Jumper (beide Google DeepMind) mithilfe eines KI-Modells ein 50 Jahre altes Problem gelöst: Die Vorhersage der komplexen Proteinstrukturen. Beide Entdeckungen bergen ein enormes Potenzial, weshalb die Auszeichnung auf die beiden Projekte verteilt wurde.

Proteine sind eine Grundlage des Lebens. Sie kontrollieren und steuern alle chemischen Reaktionen und fungieren beispielsweise als Hormone, Signalstoffe, Antikörper und Bausteine für verschiedene Gewebearten. Sie bestehen im Allgemeinen aus 20 verschiedenen Aminosäuren. Bereits 2003 gelang es David Baker, daraus ein neues, bisher unbekanntes Protein zu entwerfen. Seither hat seine Forschungsgruppe zahlreiche Proteinkreationen hervorgebracht, die etwa als Arzneimittel, Impfstoffe, Nanomaterialien und Sensoren eingesetzt werden.

KI-Modell sorgt für Forschungsdurchbruch

Demis Hassabis und John M. Jumper gelang dagegen die Lösung eines bislang unbewältigten Problems: In Proteinen sind Aminosäuren in langen Strängen miteinander verbunden, die eine dreidimensionale Struktur haben und für die Funktion des Proteins entscheidend sind. Seit den 70er-Jahren versuchen Forscher die Proteinstrukturen auf Basis dieser Aminosäuresequenzen vorherzusagen, was sich als notorisch schwierig erwies.

Der Durchbruch kam vor vier Jahren: Demis Hassabis und John M. Jumper stellten das KI-Modell AlphaFold2 vor. Mit seiner Hilfe konnten sie die Struktur von praktisch allen 200 Millionen Proteinen vorhersagen, die bislang von Forschern identifiziert wurden. Seitdem wurde das KI-Modell von mehr als zwei Millionen Menschen in 190 Ländern genutzt. Neben einer Vielzahl wissenschaftlicher Anwendungen kommt AlphaFold2 beispielsweise zum Einsatz, um Antibiotikaresistenzen besser zu verstehen oder Enzyme abzubilden, die Plastik zersetzen können.

Das Nobelpreiskomitee sieht im Verständnis für Proteinstrukturen und der Entwicklung neuer Proteine einen großen Nutzen für die Menschheit. Die Auszeichnung ist mit elf Millionen Schwedischen Kronen (knapp eine Million Euro) dotiert, die unter den Preisträgern aufgeteilt werden.

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