Proteine sind neben Fetten und Kohlenhydraten die Hauptnährstoffe, die der menschliche Körper braucht. Die Eiweiße dienen als Baustoff für Zellen und Gewebe, können Knochen und Gewebe reparieren oder steuern als Enzym Stoffwechselvorgänge im Körper. Forschende sind daher seit Jahren bestrebt, Proteine am Computer nachzubauen und mit besseren Eigenschaften zu versehen. Ein internationales Forschungsteam unter Leitung der Technischen Universität München (TUM) hat nun eine neue Methode entwickelt, um Proteine zu designen. 
Am Projekt waren neben der TUM auch Forschende aus China und den USA beteiligt.

Proteindesign mit Nobelpreis-Software

Den Forschenden zufolge nutzten sie für ihre Arbeit auch die Fähigkeiten der KI-basierten Software AlphaFold2. Deren Entwickler, Demis Hassabis und John Jumper, wurden in diesem Jahr mit dem Chemie-Nobelpreis ausgezeichnet. Die Software ermöglicht es, die Struktur sogenannter De-novo-Proteine mit hoher Genauigkeit am Computer vorherzusagen. 

Wie das Team im Fachjournal Science berichtet, wurde für die neue Proteindesign-Methode „die akkurate Strukturvorhersage von Alphafold2 zusammen mit einem sogenannten Gradient-Descent-Ansatz“ für effizientes Proteindesign kombiniert. Gradient Descent ist eine etablierte Methode zur Modelloptimierung, mit deren Hilfe Abweichungen zur gewünschten Zielfunktion der Proteine sichtbar und die Parameter schrittweise bis zum optimalen Ergebnis angepasst werden können. Die durch AlphaFold2 vorhergesagte Proteinstruktur neuer Proteine habe so mit der gewünschten Proteinstruktur abgeglichen werden können, berichten die Forschenden.

Proteinstruktur virtuell optimiert

Sie konnten auf diese Weise die neu entworfenen Aminosäureketten sowie die für Stabilität und Funktion des Proteins entscheidende Struktur virtuell immer weiter optimieren. „Über mehrere Wiederholungen hinweg verbessern wir die Anordnung der Aminosäuren, bis das neue Protein sehr nah an der Struktur dran ist, die wir gerne hätten“, sagt Christopher Frank, Doktorand am Lehrstuhl für Biomolekulare Nanotechnologie und Erstautor der Studie. Aus dieser optimierten Struktur könne dann die Abfolge von Aminosäuren ermittelt werden, die sich auch tatsächlich im Labor umsetzen lasse, heißt es.

Proteine mit bis zu 1.000 Aminosäuren entworfen

Dass die Methode funktioniert, hat das Team um den Münchner Molekularbiologen Hendrik Dietz bereits in der Praxis bewiesen: Der Studie zufolge wurden über 100 Proteine mithilfe der neuen Methode nicht nur virtuell entworfen, sondern auch im Labor hergestellt und experimentell überprüft. „Wir konnten beweisen, dass unsere designten Strukturen der echten Umsetzung sehr genau entsprechen“, so Christopher Frank. Entworfen wurden Proteine, die bis zu 1.000 Aminosäuren enthalten. „Wir nähern uns damit der Größe von Antikörpern an und können – wie bei Antikörpern auch – dann mehrere gewünschte Funktionen in ein solches Protein integrieren. Das könnten beispielsweise Motive zur Erkennung und Unterdrückung von Krankheitserregern sein“, ergänzt Dietz.

bb