NEW YORK / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Vorhersage der Genaktivität durch künstliche Intelligenz könnte die Biologie revolutionieren. Forscher der Columbia University haben ein KI-Modell entwickelt, das die Genexpression in Zellen vorhersagen kann. Diese Entwicklung verspricht, das Verständnis von genetischen Krankheiten und Krebs zu erweitern und den Weg für zellspezifische Gentherapien zu ebnen.
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Die jüngsten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben das Potenzial, die Biologie grundlegend zu verändern. Ein Team von Wissenschaftlern der Columbia University hat ein KI-Modell entwickelt, das in der Lage ist, die Genexpression in Zellen vorherzusagen. Diese Technologie könnte unser Verständnis von genetischen Krankheiten und Krebs erheblich erweitern und neue Wege für zellspezifische Gentherapien eröffnen.
Das Modell, bekannt als General Expression Transformer (GET), wurde mit einem Ansatz trainiert, der dem von Sprachmodellen wie ChatGPT ähnelt. Während ChatGPT die Grammatik der Sprache erlernt, hat GET die zugrunde liegenden Regeln für Gene gelernt: wie sie aktiviert oder deaktiviert werden und wie ihre Aktivität reguliert wird. Diese Fähigkeit, die Genexpression vorherzusagen, ist entscheidend, da Proteine bei nahezu allen biologischen Prozessen eine Rolle spielen.
Obwohl sich GET noch in einem frühen Entwicklungsstadium befindet, könnte es eine ähnliche Rolle spielen wie AlphaFold2, das KI-System zur Vorhersage der dreidimensionalen Struktur von Proteinen. Diese Technologie wurde 2024 mit dem Nobelpreis für Chemie ausgezeichnet und hat bereits bedeutende Fortschritte in der biomedizinischen Forschung ermöglicht.
Die Regulierung von Genen und die Struktur von Proteinen sind beide grundlegend für das Leben, und Probleme in diesen Bereichen können Krankheiten auslösen. Laut Raul Rabadan, einem der Autoren der Studie und Direktor des Programms für mathematische Genomik an der Columbia University, verwandelt sich die Biologie in eine prädiktive Wissenschaft. Diese Entwicklung könnte eine Revolution in der Biologie darstellen.
Mark Gerstein, Professor für biomedizinische Informatik an der Yale School of Medicine, betont, dass Experten seit Jahren versuchen, Vorhersagen über die Genregulation zu treffen. Die Daten, die für das Training von GET verwendet wurden, stammen von über 1,3 Millionen Zellen und decken 213 verschiedene Zelltypen im menschlichen Körper ab. Diese umfassende Datenbasis ermöglicht es dem Modell, genaue Vorhersagen über die Genexpression zu machen.
Ein bemerkenswerter Aspekt von GET ist seine Fähigkeit, Vorhersagen über Zelltypen zu treffen, die nicht direkt im Training enthalten waren. Dies ist vergleichbar mit der Fähigkeit, eine neue Sprache zu verstehen, indem man die Grammatik und Struktur einer bekannten Sprache anwendet. Diese Fähigkeit könnte entscheidend sein, um die vielfältigen Verhaltensweisen eines Genoms in verschiedenen Zelltypen zu verstehen.
Die Forscher hoffen, dass das Modell auch bei der Entwicklung von Gentherapien hilfreich sein wird, die Mutationen korrigieren können, die bestimmte 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 helfen, die Ursprungszelle einer Krankheit zu bestimmen.
Ein Modell, das genaue Vorhersagen über die Genregulierung macht, könnte auch die Entscheidungsfindung in der Forschung erleichtern. Bei der Untersuchung von Krebs, der oft zahlreiche Mutationen im Genom aufweist, könnte GET helfen, die relevanten genetischen Kombinationen zu identifizieren und so die Forschung effizienter zu gestalten.
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