Forscher entwickeln KI zur Beschreibung der 3D-Struktur therapeutischer Proteine

Ein Team von Forschern der Universität für Bodenkultur in Wien hat KI-Software entwickelt, die die dreidimensionale Struktur therapeutischer Proteine beschreiben kann. Ziel dieser Forschung ist es, Unternehmen bei der Gestaltung von Prozessen zur Reinigung fortschrittlicher Therapien während der Herstellung zu unterstützen.

Die Software, die derzeit in Geometrie trainiert wird, wird die numerischen Werte verschiedener physikalischer Parameter der Proteine analysieren und mit ihrer molekularen Struktur verknüpfen. Auf diese Weise kann die KI vorhersagen, wie sich die Proteine verhalten werden, wenn sie während der Herstellungsprozesse gereinigt werden.

Professor Johannes Buyel, Leiter des Forschungsteams, erklärte, dass das Training der KI ähnlich ist wie das Lehren eines Computers, verschiedene Arten von Türklinken zu verstehen. Abhängig vom verwendeten Trainingsdatensatz kann die KI möglicherweise nicht alle Arten von Türklinken genau identifizieren. Daher konzentrieren sich die Forscher darauf, die relevanten physikalischen Parameter zu identifizieren, die die Struktur des Proteins repräsentieren.

Diese KI-Entwicklung ist eine Erweiterung früherer Forschungen, jedoch mit der Integration der neuesten Fortschritte im maschinellen Lernen. In der Vergangenheit verwendeten Forscher molekulare Deskriptoren, um sie mit experimentellen Daten in Verbindung zu bringen, aber es war ein rein deskriptiver Ansatz. Jetzt hat das Team ein mechanistisches Modell entwickelt, das den Vorhersagen zugrunde liegt.

Neben der Unterstützung bei der Prozessentwicklung für Hersteller kann die KI-Software das Verständnis der Proteinbiologie verbessern. Die Fähigkeit, die 3D-Struktur therapeutischer Proteine genau zu beschreiben, kann weitreichende Auswirkungen auf die Entwicklung und Optimierung von Zell- und Gentherapien haben.

Mit dem Fortschreiten dieser Forschung könnten Hersteller möglicherweise auf KI-Vorhersagen zurückgreifen, um ihre Prozessentwicklung zu verbessern. Dieser Fortschritt könnte möglicherweise die Herstellung fortschrittlicher Therapien revolutionieren und zu effizienteren und wirksameren Reinigungsprozessen führen.

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