NEW YORK / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Ein neues KI-Modell, entwickelt von einem Forscherteam der Columbia University, verspricht, die Art und Weise, wie wir Genexpression verstehen und vorhersagen, grundlegend zu verändern. Diese Entwicklung könnte weitreichende Auswirkungen auf die Behandlung genetischer Krankheiten und die Entwicklung zellspezifischer Gentherapien haben.
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Die Wissenschaftler der Columbia University haben ein KI-Modell namens General Expression Transformer (GET) entwickelt, das die Genexpression in Zellen vorhersagen kann. Diese Technologie könnte unser Verständnis von genetischen Krankheiten wie Krebs erheblich erweitern und neue Wege für zellspezifische Gentherapien eröffnen. GET wurde mit einem Ansatz trainiert, der dem von Sprachmodellen wie ChatGPT ähnelt, jedoch auf die Regeln der Genexpression angewendet wird.
Genexpression ist der Prozess, der bestimmt, welche Proteine in welcher Menge in einer Zelle produziert werden. Diese Proteine sind entscheidend für nahezu alle Körperfunktionen, von der Krankheitsbekämpfung bis hin zur neuronalen Aktivität. Das Verständnis dieses Prozesses könnte daher bahnbrechende Fortschritte in der Medizin ermöglichen. GET könnte eine ähnliche Rolle spielen wie AlphaFold, das die dreidimensionale Struktur von Proteinen vorhersagt und 2024 mit dem Nobelpreis für Chemie ausgezeichnet wurde.
Die Regulierung von Genen und die Struktur von Proteinen sind essenziell für das Leben, und Störungen in diesen Bereichen können Krankheiten verursachen. Raul Rabadan, Direktor des Programms für mathematische Genomik an der Columbia University, beschreibt die Entwicklung als eine Revolution in der Biologie. Die Biologie wird zunehmend zu einer prädiktiven Wissenschaft, die auf sorgfältig erstellten Datensätzen basiert, um Vorhersagen über die Genregulation zu treffen.
Das GET-Modell wurde mit Daten von über 1,3 Millionen Zellen trainiert, die 213 verschiedene Zelltypen im menschlichen Körper abdecken. Xi Fu, ein Doktorand im Labor von Rabadan, entschied sich, das Modell mit Informationen aus normalen menschlichen Gewebezellen zu trainieren, um genaue Vorhersagen über die Genexpression zu ermöglichen. Diese Methode unterscheidet sich von anderen Ansätzen, die sich auf abnorme Zellen konzentrieren.
Das Modell zeigte bemerkenswerte Fähigkeiten, indem es genaue Vorhersagen über Zelltypen wie Astrozyten treffen konnte, basierend auf dem, was es von anderen Zellen gelernt hatte. Dies ist besonders herausfordernd, da es vergleichbar ist mit dem Versuch, eine neue Sprache zu verstehen, indem man nur die Grammatik einer anderen Sprache kennt. Diese Fähigkeit könnte entscheidend sein, um die Ursprungszelle einer Krankheit zu identifizieren und gezielte Gentherapien zu entwickeln.
Die Forscher hoffen, dass GET auch bei der Entwicklung von Gentherapien zur Korrektur von Mutationen helfen kann, die spezifische Zelltypen schädigen. Solche Therapien müssen präzise genug sein, um nur die betroffenen Zellen zu reparieren, ohne andere Zelltypen zu beeinträchtigen. Die Fähigkeit, vorherzusagen, welche Gene in verschiedenen Zellen ein- oder ausgeschaltet sind, könnte dabei helfen, die Ursprungszelle einer Krankheit zu bestimmen.
Ein Modell, das genaue Vorhersagen über die Genregulierung macht, könnte auch die Entscheidung erleichtern, welche Experimente durchgeführt werden sollten, um die Fragen der Forscher zu beantworten. Bei Krebs können beispielsweise zahlreiche Mutationen im Genom auftreten, deren Auswirkungen oft unbekannt sind. GET könnte helfen, die relevanten genetischen Kombinationen zu identifizieren, die für die Forschung entscheidend sind.
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