KI TUM

Maschinelles Lernen in der Proteomikforschung

Mit Hilfe künstlicher Intelligenz ist es einem Team der TU München um den Bioinformatiker Mathias Wilhelm und den Biochemiker Bernhard Küster gelungen, die massenhafte Analyse von Proteinen aus beliebigen Organismen deutlich schneller als bisher und praktisch fehlerfrei zu machen. Massenspektrometer analysieren Aminosäuresequenzen mit bis zu 30 Bausteinen. Die gemessenen Spektren dieser Ketten werden mit Datenbanken abgeglichen, um sie einem bestimmten Protein zuzuordnen. Die Auswertesoftware kann jedoch nur einen Teil der enthaltenen Informationen nutzen. Daher werden manche Proteine nicht oder falsch erkannt. Der neue Algorithmus ist mit Hilfe von 100 Millionen Massenspektren so umfangreich angelernt worden, dass er ohne erneutes Training für alle gängigen Massenspektrometer eingesetzt werden kann.
Bild: © Astrid Eckert/TUM

DOI: 10.1038/s41592-019-0426-7

Termine

  • 19.02.2020 - 21.02.2020

    32. Irseer Naturstofftage
    Kloster Irsee

  • 21.02.2020

    Workshop der GfG: Auf dem Weg zur Professur
    Berlin

  • 24.02.2020 - 26.02.2020

    4th Annual Meeting in Conservation Genetics – From Genomes to Application
    Frankfurt

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Humane embryonale Stammzellen (hES-Zellen) sind für die biowissenschaftliche Forschung und Medizin sehr interessant, da sie sich in spe zialisierte Zellen weiterentwickeln und in einer Zellersatztherapie z. B. bei Krebspatienten eingesetzt werden können. hES-Zellen müssen jedoch aus Embryonen, die durch in vitro-Fertilisation entstanden sind, gewonnen werden. Deshalb ist die Herstellung von hES ethisch fragwürdig und in Europa unterliegt die wissenschaftliche Verwendung von hES strengen Kriterien. In der Forschung werden hauptsächlich adulte Stammzellen und induzierte pluripotente Stammzellen (iPSC), die aus Somazellen gewonnen wurden, verwendet. Die vielfältigen neuen Entwicklungen in der Stammzellforschung beinhalten z. B. die Erstellung von Organoiden oder Mini-Organe zur Einsatz in der medizinischen Forschung oder für Arzneimitteltests. Hintergrundbild: MAP2-positive Neurone. Siehe Abb. 1, Artikel von Ricarda Stock und Hansjürgen Volkmer auf Seite 46.

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