Einführung in ESMFold

Forscher des Chan Zuckerberg Biohub in San Francisco haben ein neues KI-Modell namens ESMFold vorgestellt. Dieses Modell kann die Struktur von Proteinen vorhersagen. Proteine sind essenziell für viele biologische Prozesse im Körper. Mit ESMFold wurden über eine Milliarde Proteinstrukturen vorhergesagt, was einen großen Fortschritt in der Forschung darstellt.

Vergleich mit anderen Modellen

ESMFold übertrifft andere bekannte Modelle wie AlphaFold in der Anzahl der vorhergesagten Strukturen. Es hat 800 Millionen mehr Einträge als AlphaFold und 300 Millionen mehr als eine frühere Version von ESMFold. Das Modell basiert auf einem Proteinsprachmodell, das mit Milliarden von Proteinen trainiert wurde.

Anwendungsbereiche von ESMFold

Ein besonderer Vorteil von ESMFold ist seine Fähigkeit, die Struktur von Proteinkomplexen vorherzusagen. Das schließt die Bindung von Antikörpern an ihre Zielmoleküle ein. Diese Vorhersagen sind wichtig für die Entwicklung neuer Medikamente, insbesondere gegen Krebs. In Laborversuchen bestätigten sich viele der vorhergesagten Strukturen.

Bedeutung für die Wissenschaft

Der ESM Atlas, der durch ESMFold erstellt wurde, enthält 1,1 Milliarden Proteinstrukturen und Daten zu 6,8 Milliarden Proteinsequenzen. Diese frei zugängliche Ressource hilft Forschern, neue Verbindungen zwischen bekannten und unbekannten Proteinen zu entdecken. Zum Beispiel fanden Wissenschaftler strukturelle Ähnlichkeiten zwischen CRISPR-Proteinen und einem Gen-Editierprotein aus einem Bodenpilz.