Forscher bauten funktionsfähige Proteine mit einem Baustein weniger – mithilfe von KI
Das Leben auf der Erde nutzt zwanzig Aminosäuren, um jedes Protein in jedem Lebewesen zusammenzusetzen. Forschende fragten sich, ob wirklich alle zwanzig notwendig sind – und setzten Künstliche Intelligenz ein, um das herauszufinden. Die Antwort eröffnet unerwartete Möglichkeiten in der Wirkstoffforschung und der Altersbiologie.
Zwanzig Aminosäuren. Das ist das Alphabet des Lebens, die molekularen Bausteine, aus denen jedes Protein in jedem bekannten Organismus zusammengesetzt wird. Proteine übernehmen nahezu alles: Sie treiben zelluläre Reaktionen an, übermitteln Signale zwischen Geweben, schützen vor Infektionen und erhalten die strukturelle Integrität der Zellen. Die Universalität dieses Zwanzig-Buchstaben-Codes gehört zu den faszinierendsten Merkmalen der Biologie. Doch eine in Science veröffentlichte Studie legt nahe, dass er weniger unverzichtbar ist, als es den Anschein hat.
Mithilfe generativer Künstlicher Intelligenz – derselben Technologieklasse, die großen Sprachmodellen zugrunde liegt, hier jedoch auf Proteinsequenzen angewandt – entwarfen Forschende funktionsfähige Proteine, die eine der zwanzig Aminosäuren vollständig ausschließen. Die Proteine blieben stabil, falteten sich korrekt und behielten ihre Funktion. Bei der ausgeschlossenen Aminosäure handelt es sich um Cystein, einen Baustein, der an der Bildung von Disulfidbrücken beteiligt ist – chemischen Verbindungen, die Proteinen strukturelle Steifigkeit und Stabilität verleihen.
Warum das Entfernen eines Bausteins für die Medizin bedeutsam ist
Cystein ist chemisch reaktiv. Es neigt dazu, unerwünschte Bindungen mit anderen Molekülen einzugehen, was bei der Herstellung proteinbasierter Medikamente Probleme verursachen und deren Stabilität im Körper beeinträchtigen kann. Ohne Cystein konstruierte Proteine sind chemisch schlichter, potenziell stabiler und leichter in großem Maßstab herzustellen. Für die biopharmazeutische Industrie ist das kein geringer Vorteil – er könnte sich in zuverlässigerer Wirkstoffproduktion und leistungsfähigeren Therapeutika niederschlagen.
Für die Altersbiologie reicht die Relevanz noch tiefer. Proteinschäden und Fehlfaltungen sind zentrale Merkmale des biologischen Alterns und vieler altersbedingter Erkrankungen, von Alzheimer bis Parkinson. Die Anhäufung beschädigter oder fehlgefalteter Proteine gilt als eines der Kennzeichen des zellulären Alterns. Lassen sich therapeutische Proteine mit einer grundsätzlich besseren chemischen Stabilität entwickeln, die bestimmten Schadensformen weniger ausgesetzt sind, könnten daraus robustere biologische Wirkstoffe entstehen, die in alterndem Gewebe besser wirken.
KI als Designwerkzeug für die Biologie
Die Studie verdeutlicht auch einen grundlegenden Wandel in der Biologie. Bis vor Kurzem war die Entwicklung neuer funktionsfähiger Proteine mühsame Arbeit: Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mussten verstehen, wie Aminosäuresequenzen die dreidimensionale Struktur bestimmen, und dann manuell Varianten konstruieren. Generative KI kann heute Tausende von Proteinkandidaten rechnerisch erzeugen und bewerten, bevor auch nur einer davon im Labor synthetisiert wird. Das ist keine schrittweise Beschleunigung, sondern ein qualitativer Sprung in dem, was überhaupt möglich ist.
Ob ein Neunzehn-Aminosäuren-Alphabet jemals breite Anwendung in der Wirkstoffforschung oder der synthetischen Biologie finden wird, bleibt offen. Doch die Studie belegt etwas Wesentliches: Die grundlegenden Annahmen darüber, was das Leben zum Funktionieren braucht, sind flexibler, als der universelle Code der Biologie vermuten lässt.