Kurz gesagt: Anthropics KI-Modell Claude hat weitgehend eigenständig Proteinbinder gegen gefährliche Skorpion-Neurotoxine entwickelt. Von 211 getesteten Designs erfüllten 17 die Anforderungen. Zwei Kandidaten binden besonders stark an das Gift Cn2. Ob sie als Gegengift wirken können, ist jedoch noch ungeklärt.
Können KI-Systeme künftig dabei helfen, neue Gegengifte zu entwickeln? Ein Forschungsprojekt von Anthropic liefert erste vielversprechende Ergebnisse. Das KI-Modell Claude entwarf kleine Eiweißmoleküle, sogenannte Proteinbinder, die sich gezielt an bestimmte Giftstoffe anheften sollen. Skorpion-Neurotoxine verursachen jährlich mehr als 3.250 Todesfälle.
Über 318.000 Proteinentwürfe durch Claude
Im Rahmen des Forschungsprojekts von Anthropic erzeugte Claude insgesamt 318.484 Proteindesigns gegen fünf Neurotoxine von vier Skorpionarten. Nach einer ersten Aufgabenstellung arbeitete das KI-Modell 24 Stunden lang eigenständig. Anschließend griff das Forschungsteam mit weiteren Anweisungen in den Entwicklungsprozess ein.
Claude identifizierte 180 aussichtsreiche Kandidaten, die Forschenden ergänzten 31 zusätzliche Entwürfe. Von diesen insgesamt 211 im Labor getesteten Proteinen erfüllten 17 die festgelegten Kriterien für einen funktionsfähigen Binder.
Zwei besonders leistungsfähige Kandidaten zeigten eine außergewöhnlich starke Bindung an das Neurotoxin Cn2 eines mexikanischen Skorpions. Laboruntersuchungen deuten darauf hin, dass sie an derselben oder einer benachbarten Stelle ansetzen wie ein Antikörper, der Cn2 bereits in Versuchen mit Mäusen neutralisieren konnte.
Ein entscheidender Nachweis fehlt allerdings: Bislang wurde nicht untersucht, ob die neu entwickelten Proteinbinder das Skorpiongift tatsächlich neutralisieren und sich damit als Gegengift eignen.
Unabhängige Labore bestätigen Forschungsergebnisse
Die externen Fachleute Susana Vázquez Torres und Timothy P. Jenkins bewerteten die Ergebnisse als vielversprechenden ersten Schritt. Zwei unabhängige Forschungslabore bestätigten die experimentellen Resultate.
Für das Projekt nutzte Anthropic seine Forschungsumgebung Claude Science, die speziell auf wissenschaftliche Aufgaben ausgerichtet ist.
Bereits eine frühere Untersuchung hatte das Potenzial des KI-Modells gezeigt: Claude entwickelte Minibinder gegen 14 von 15 untersuchten Zielproteinen und erreichte Trefferquoten zwischen 22 und 35 Prozent. Vergleichbare herkömmliche Verfahren lagen laut Ausgangsbericht bei 10 bis 15 Prozent.
KI beschleunigt die Suche nach geeigneten Proteinstrukturen
Das Forschungsprojekt zeigt, wie KI-Systeme die Entwicklung und Vorauswahl von Proteinstrukturen weitgehend eigenständig unterstützen können. Besonders relevant ist die Verbindung aus automatisierter Entwurfsarbeit, gezielter menschlicher Steuerung und anschließender experimenteller Überprüfung.
Die Ergebnisse belegen jedoch bislang erfolgreiche Bindungseigenschaften, nicht die medizinische Wirksamkeit eines neuen Gegengifts. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, bevor sich ein therapeutischer Nutzen beurteilen lässt.
Welche Fortschritte KI-Systeme in Forschung, Medizin und anderen Anwendungsbereichen ermöglichen, beleuchtet regelmäßig der Newsletter Beratung-KI.
Effizienz durch Innovation: Teile der textlichen und visuellen Ausgestaltung dieser Seite wurden durch generative KI-Systeme unterstützt.