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Forschungsvorhaben der TU Berlin und der Universität Luxemburg erhält Förderung von Google.org über 125.000 US-Dollar
Gemeinsame Pressemitteilung der Universität Luxemburg und der Technischen Universität Berlin
Mit maschinellem Lernen gegen Corona
Forschungsvorhaben der TU Berlin und der Universität Luxemburg erhält Förderung von Google.org über 125.000 US-Dollar
Die intensive Bindung des sogenannten Spike-Protein des SARS-CoV-2-Virus an die menschlichen Wirtszellen scheint ein wesentlicher Faktor für die hohe Infektiosität dieses Virus zu sein. Warum das Spike-Protein so viel effektiver binden kann als die anderer Coronaviren, untersucht ein gemeinsames Team von Wissenschaftler*innen der TU Berlin und der Universität Luxemburg. Google.org unterstützt diese Forschung jetzt mit einer Förderung von 125.000 US-Dollar. Insgesamt fördert Google.org weltweit 31 Forschungsprojekte zum Coronavirus.
Das Projekt wird von Dr. Grégoire Montavon von der TU Berlin aus dem Fachgebiet Maschinelles Lernen von Prof. Dr. Klaus-Robert Müller und Prof. Alexandre Tkatchenko von der Universität Luxemburg durchgeführt. Ziel des Projekts ist es, mithilfe eines kombinierten Ansatzes aus Quantenmechanik und maschinellem Lernen tiefere Einblicke in das Bindungsverhalten des neuartigen Coronavirus (SARS-CoV-2) zu gewinnen.
Exakte Simulation der Molekulardynamik des Spike-Proteins
Dabei analysieren die Wissenschaftler*innen den Mechanismus, der für die ungewöhnlich hohe Bindungsaffinität des SARS-CoV-2-Spike-Proteins an den menschlichen Wirtszellrezeptor ACE2 verantwortlich ist. Die Aufdeckung dieses Prozesses wäre ein wichtiger erster Schritt für die spätere Entwicklung von Behandlungen gegen das Corona-Virus. Dazu verwenden die Forscher*innen exakte Simulationen der Molekulardynamiken des Spike-Proteins und des menschlichen Rezeptors über lange Zeiträume, um deren Zusammenspiel zu verstehen. Die Simulation von Molekulardynamik zeigt die Bewegung innerhalb eines Atomsystems über die Zeit, angetrieben durch die Wechselwirkungen der einzelnen Atome. Für diese enorm komplexen Rechenoperationen sollen spezielle maschinelle Lernverfahren entwickelt werden. „Die Untersuchung des Adhäsionsmechanismus von SARS-CoV-2 stellt uns vor eine Fülle neuer Herausforderungen: Die Systeme enthalten Hunderttausende von Atomen, viele verschiedene Adhäsionsszenarien sind möglich und müssen in ihrem vollständig atomistischen Bild betrachtet werden. All diese Herausforderungen erfordern einen wirklich interdisziplinären Ansatz“, so Prof. Dr. Alexandre Tkatchenko von der Universität Luxemburg.
„Wir freuen uns sehr über diese Zuwendung und das Vertrauen in unsere Grundlagenforschung“, so Grégoire Montavon. „Die Ergebnisse dieser Forschung werden im Anschluss an das Projekt publiziert und der gesamten wissenschaftlichen Community zur Verfügung gestellt.“
Weitere Informationen erteilt Ihnen gern:
Dr. Grégoire Montavon
TU Berlin
Fachgebiet Maschinelles Lernen
Tel.: 030 314-78755
E-Mail: gregoire.montavon@tu-berlin.de
Criteria of this press release:
Journalists
Information technology, Medicine
transregional, national
Research projects
German
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