Diese Arbeit, die in der Zeitschrift Nanoscale veröffentlicht wurde, vereint Ingenieure und Mikrobiologen. Sie konzentrierten ihre Bemühungen auf ein spezifisches Virusprotein, das für Viren essentiell ist. Dieses sogenannte Fusionsprotein wirkt wie ein Schlüssel, der es dem Virus ermöglicht, sich an die Zelle zu heften und dann mit ihr zu verschmelzen, um einzudringen (Erklärung am Ende des Artikels).
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Angesichts der detaillierten Architektur dieses großen Proteins griffen die Forscher auf künstliche Intelligenz zurück. Molekulare Simulationen ermöglichten die Analyse Tausender möglicher Wechselwirkungen zwischen den Aminosäuren, aus denen es besteht. Ein Algorithmus und Techniken des maschinellen Lernens isolierten anschließend die wichtigste Verbindung für den Erfolg der Infektion.
Der nächste Schritt bestand darin, diese Vorhersage im Labor zu überprüfen. Durch genetische Veränderung des Virus, um diese eine identifizierte Aminosäure zu verändern, bestätigten die Experimente, dass der Erreger unfähig wurde, mit den Zellmembranen zu fusionieren. Die Infektion wurde so abrupt gestoppt, was die zentrale Rolle dieser Wechselwirkung bestätigte.
Diese Methode, die Simulation und Experiment kombiniert, stellt einen erheblichen Zeitgewinn dar. Wie Jin Liu, Professor und korrespondierender Autor, erklärt, würde das Testen jeder Wechselwirkung im Labor Monate, wenn nicht Jahre dauern. Die rechnergestützte Arbeit lenkt die Forschung effektiv auf die vielversprechendsten Ziele.
Obwohl diese Entdeckung ermutigend ist, wirft sie auch neue Fragen auf. Die Wissenschaftler suchen nun zu verstehen, wie eine so lokalisierte Veränderung die Gesamtstruktur des großen Fusionsproteins beeinflusst. Sie setzen ihre Simulationen fort, um diese Mechanismen in größerem Maßstab aufzuklären.
Fusionsproteine: Der Eingangsschlüssel der Viren
Viren können sich nicht alleine vermehren. Sie müssen zwingend in eine Wirtszelle eindringen, um deren Maschinerie zu kapern und neue Kopien von sich selbst zu produzieren. Dafür verwenden viele Viren, wie die von Herpes, Grippe oder HIV, spezielle Proteine an ihrer Oberfläche, die Fusionsproteine genannt werden.
Diese Proteine wirken wie ausgeklügelte Erkennungs- und Öffnungsmechanismen. In einem ersten Schritt binden sie an spezifische Rezeptoren auf der Membran der Zielzelle. Diese Bindung löst dann eine große Veränderung der Form des Virusproteins aus.
Diese Konformationsänderung ist der entscheidende Schritt. Sie ermöglicht es der Membran des Virus und der der Zelle, sich extrem nahe zu kommen und dann zu verschmelzen. Ist diese Fusion vollzogen, kann das genetische Material des Virus in das Innere der Zelle injiziert werden, wodurch die Infektion beginnt.
Die genaue Struktur und Funktionsweise dieser Proteine zu verstehen, ist daher von größter Bedeutung. Ihre Wirkung zu blockieren, sei es durch Verhinderung der anfänglichen Bindung oder durch Störung der Formveränderung, stellt eine starke antivirale Strategie dar, um das Virus zu neutralisieren, noch bevor es eindringen kann.
Künstliche Intelligenz im Dienste der Biologie
Die moderne Biologie erzeugt astronomische Datenmengen, insbesondere über die Struktur von Molekülen wie Proteinen. Alle möglichen Wechselwirkungen zwischen den Tausenden von Atomen, aus denen sie bestehen, manuell zu analysieren, ist eine nahezu unmögliche Aufgabe. Hier kommen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen ins Spiel.
Diese Informationstechnologien können darauf trainiert werden, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Im Fall dieser Studie erstellten die Forscher zunächst ein detailliertes Computermodell des Virusproteins. Algorithmen untersuchten anschließend alle Kräfte und Bindungen zwischen seinen verschiedenen Aminosäuren.
Das maschinelle Lernen ermöglichte es, diese Datenmasse zu verarbeiten, um zu identifizieren, welche Wechselwirkungen am stabilsten oder entscheidendsten für die Funktion des Proteins waren. Es konnte so "lernen", das "Hintergrundrauschen" von den wirklich essentiellen Verbindungen für den Infektionsprozess zu unterscheiden.
Dieser Ansatz verändert die Forschung. Anstatt langwierige und kostspielige Versuche und Irrtümer im Labor durchzuführen, können Wissenschaftler nun KI nutzen, um schnell die vielversprechendsten Elemente für experimentelle Tests zu identifizieren und so das Tempo der Entdeckungen erheblich zu beschleunigen.