Flexibilität ist alles: Wie maschinelles Lernen beim Bau neuer Proteine hilft

Ein Forschungsteam des Heidelberger Instituts für Theoretische Studien (HITS) und des Max-Planck-Instituts für Polymerforschung (MPIP) hat ein Computermodell entwickelt, das lernt, Proteine mit sehr flexiblen Strukturen zu bauen – sogar mit Mustern, die in natürlichen Proteinen ungewöhnlich sind. Das Modell wurde jetzt auf der International Conference on Machine Learning (ICML) präsentiert. Es markiert einen Schritt hin zum Ziel, neue Proteine für Anwendungen in der Biotechnologie, in Therapien und in der Umweltforschung zu konstruieren.
Quelle: IDW-Informaitionsdienst d. Wissenschaft