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10/19/2021 20:00

KI hilft, Enzymtätigkeit zu quantifizieren

Dr.rer.nat. Arne Claussen Stabsstelle Presse und Kommunikation
Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

    Bioinformatik: Veröffentlichung in PLOS Biology

    Enzyme sind biologische Katalysatoren, die Stoffumwandlungen begünstigen. Ein internationales Bioinformatikerteam unter Leitung von Prof. Dr. Martin Lercher von der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf (HHU) entwickelte ein neues Verfahren, um die die Reaktionskinetik bestimmende Michaelis-Konstante vorherzusagen. Dieses auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Verfahren beschreiben sie in der aktuellen Ausgabe der Fachzeitschrift PLOS Biology.

    Ohne Enzyme wäre ein Organismus nicht lebensfähig. Denn erst mithilfe dieser Biokatalysatoren können in der Zelle eine Vielzahl von chemischen Reaktionen ablaufen, mit denen die Stoffe produziert werden, aus denen die Zellen aufgebaut sind und die sie steuern. Enzyme sind heutzutage auch in der Biotechnologie und im alltäglichen Haushalt nicht mehr wegzudenken: Sie verrichten etwa in Waschmitteln ihren Dienst.

    Um enzymatisch begünstigte Stoffwechselprozesse zu beschreiben, wird die sogenannte Michaelis-Menten-Gleichung benutzt. Sie beschreibt die Geschwindigkeit einer Enzymreaktion abhängig von der Konzentration, in der die beteiligten Ausgangsmoleküle – die während der Reaktion in die Endprodukte umgewandelt werden – vorliegen. Ein zentraler Faktor in dieser Gleichung ist die „Michaelis-Konstante“, die die Stärke der Bindung zwischen Enzym und Substrate charakterisiert.

    Diese Konstante im Labor zu messen, ist extrem aufwändig. Aus diesem Grunde sind nur von einer Minderheit der Enzyme diese Konstanten bekannt. Ein Forschendenteam vom HHU-Institut für Computational Cell Biology und der Chalmers-Universität in Stockholm hat nun einen anderen Ansatz gewählt, um die Michaelis-Konstanten aus der Struktur der beteiligten Moleküle und Enzyme mittels KI vorherzusagen.

    Sie wandten ihren auf sogenannten Deep-Learning-Verfahren basierenden Ansatz auf 47 Modellorganismen – von Bakterien über Pflanzen bis hin zum Menschen – an. Als Lerndaten, die dieser Ansatz benötigt, speisten sie bekannte Daten von fast 10.000 Paaren von Enzymen und Ausgangsstoffen ein. Die Ergebnisse testeten sie anhand von Michaelis-Konstanten, die nicht für den Lernprozess benutzt worden waren.

    Prof. Lercher zur Qualität der Ergebnisse: „Anhand der unabhängigen Testdaten konnten wir zeigen, dass das Verfahren Michaelis-Konstanten mit einer Genauigkeit vorhersagen kann, die ähnlich zu den Unterschieden zwischen experimentellen Werten aus verschiedenen Laboren ist. Ein Schätzwert für eine neue Konstante kann nun per Computer ohne experimentellen Aufwand in wenigen Sekunden berechnet werden.“

    Die plötzliche Verfügbarkeit von Michaelis-Konstanten für alle Enzyme von Modellorganismen eröffnet neue Wege für Computermodelle des Stoffwechsels, wie die Zeitschrift PLOS Biology in einem Begleitartikel betont.


    Original publication:

    Alexander Kroll, Martin K. M. Engqvist, David Heckmann, Martin Lercher, Deep learning allows genome-scale prediction of Michaelis constants from structural features, PLOS Biology (2021).

    DOI: 10.1371/journal.pbio.3001402


    Criteria of this press release:
    Journalists, Scientists and scholars
    Biology, Information technology, Medicine
    transregional, national
    Research results, Scientific Publications
    German


    Schematische Darstellung des Vorhersageprozesses für Michaelis-Konstanten von Enzymen mittels Deep Learning-Verfahren.


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