KI-gestützte Vorhersage der Genaktivität: Ein Meilenstein in der Biologie

NEW YORK / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Wissenschaftler der Columbia University haben ein KI-Modell entwickelt, das die Genaktivität in Zellen vorhersagen kann. Diese Innovation könnte unser Verständnis von genetischen Krankheiten revolutionieren und den Weg für zellspezifische Gentherapien ebnen.

Die Forschung an der Columbia University hat ein neues KI-Modell hervorgebracht, das die Genexpression in Zellen vorhersagen kann. Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie wir genetische Krankheiten verstehen und behandeln, grundlegend verändern. 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 Regeln der Genexpression erfasst.

Genexpression ist ein komplexer Prozess, der bestimmt, welche Proteine in welcher Menge in einer Zelle produziert werden. Diese Proteine sind entscheidend für nahezu alle biologischen Prozesse, von der Krankheitsbekämpfung bis hin zu grundlegenden Körperfunktionen wie Atmung und Denken. Das Verständnis dieses Prozesses könnte daher weitreichende Auswirkungen auf die Medizin haben, insbesondere bei der Entwicklung von Therapien gegen Krebs und genetische Erkrankungen.

Das GET-Modell könnte eine ähnliche Rolle spielen wie AlphaFold2, das KI-System zur Vorhersage der dreidimensionalen Struktur von Proteinen. AlphaFold2 wurde 2024 mit dem Nobelpreis für Chemie ausgezeichnet und hat die Forschung in der Proteinanalyse revolutioniert. GET könnte nun einen vergleichbaren Einfluss auf die Genregulation haben, indem es präzise Vorhersagen über die Genaktivität in verschiedenen Zelltypen ermöglicht.

Die Forscher haben GET mit Daten von über 1,3 Millionen Zellen trainiert, die 213 verschiedene Zelltypen abdecken. Dies ermöglicht es dem Modell, genaue Vorhersagen über die Genexpression in spezifischen Zelltypen zu treffen, selbst wenn diese nicht direkt im Trainingsdatensatz enthalten sind. Diese Fähigkeit könnte entscheidend sein, um die genetischen Grundlagen von Krankheiten besser zu verstehen und gezielte Therapien zu entwickeln.

Experten sehen in dieser Entwicklung eine Revolution in der Biologie. Die Möglichkeit, die Genaktivität präzise vorherzusagen, könnte die Biologie in eine prädiktive Wissenschaft verwandeln. Dies würde nicht nur die Grundlagenforschung vorantreiben, sondern auch praktische Anwendungen in der Medizin ermöglichen, wie die Entwicklung von Gentherapien zur Korrektur von Mutationen.

Die Herausforderung besteht darin, die regulatorische Grammatik der Gene vollständig zu verstehen. Forscher hoffen, dass das GET-Modell dazu beitragen kann, diese komplexe Sprache zu entschlüsseln und die Hauptakteure in verschiedenen Zelltypen zu identifizieren. Dies könnte letztlich dazu führen, dass Gentherapien entwickelt werden, die spezifische Mutationen korrigieren, ohne andere Zelltypen zu beeinträchtigen.

Die Arbeit der Columbia University ist ein bedeutender Schritt in Richtung einer besseren Nutzung von KI in der Biologie. Sie zeigt, wie maschinelles Lernen und große Datensätze genutzt werden können, um komplexe biologische Prozesse zu verstehen und neue therapeutische Ansätze zu entwickeln. Die Zukunft der Biologie könnte dank solcher Innovationen in eine neue Ära der Präzisionsmedizin eintreten.

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