NEW YORK / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Ein neues KI-Modell, entwickelt von Wissenschaftlern der Columbia University, verspricht eine tiefgreifende Veränderung im Verständnis der Genexpression. Diese Entwicklung könnte bedeutende Fortschritte in der Behandlung genetischer Krankheiten und Krebs ermöglichen.
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Die jüngsten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz haben zu einem bemerkenswerten Durchbruch in der Biologie geführt. Ein Team von Wissenschaftlern der Columbia University hat ein KI-Modell entwickelt, das in der Lage ist, die Genexpression in Zellen vorherzusagen. Diese Fähigkeit könnte unser Verständnis von genetischen Krankheiten und Krebs erheblich erweitern und den Weg für zellspezifische Gentherapien ebnen.
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 menschlichen Sprache erlernt, hat GET die Regeln der Genexpression verstanden. Diese Regeln bestimmen, wie Gene in Zellen aktiviert oder deaktiviert werden, ähnlich einem Lichtschalter oder einem Lautstärkeregler.
Die Genexpression ist ein komplexer Prozess, der festlegt, welche Proteine in welcher Menge produziert werden. Da Proteine eine zentrale Rolle in nahezu allen biologischen Prozessen spielen, von der Krankheitsbekämpfung bis hin zum Denken, ist das Verständnis ihrer Regulation von entscheidender Bedeutung. GET könnte eine ähnliche Rolle spielen wie AlphaFold, das KI-System zur Vorhersage der Proteinstruktur, das bereits mit einem Nobelpreis ausgezeichnet wurde.
Raul Rabadan, Direktor des Programms für mathematische Genomik an der Columbia University, beschreibt diese Entwicklung als eine Revolution in der Biologie. Die Fähigkeit, Genregulation vorherzusagen, könnte die Biologie in eine prädiktive Wissenschaft verwandeln. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung von Therapien, die gezielt auf bestimmte Zelltypen abzielen, ohne andere zu beeinträchtigen.
Mark Gerstein von der Yale School of Medicine betont, dass die Vorhersage der Genregulation seit Jahren ein Ziel der Wissenschaft ist. Das Training von GET basierte auf Daten von über 1,3 Millionen Zellen, die 213 verschiedene Zelltypen abdecken. Diese umfassende Datenbasis ermöglicht es dem Modell, genaue Vorhersagen über die Genexpression in spezifischen Zelltypen zu treffen.
Die Forscher hoffen, dass GET nicht nur bei der Entwicklung von Gentherapien helfen kann, sondern auch bei der Identifizierung relevanter genetischer Mutationen. Angesichts der enormen Anzahl möglicher genetischer Kombinationen ist dies eine der größten Herausforderungen der modernen Biologie. Ein präzises Modell zur Vorhersage der Genregulation könnte die Auswahl der vielversprechendsten Experimente erheblich erleichtern.
Die Arbeit der Columbia University stellt einen wichtigen Schritt in Richtung eines tieferen Verständnisses der genetischen Regulation dar. Die Forscher sind optimistisch, dass ihre Erkenntnisse zu neuen, effektiveren Behandlungsansätzen führen werden, die das Potenzial haben, die menschliche Gesundheit maßgeblich zu verbessern.
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