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Die Sprache von Virus-Wirt-Interaktionen

Helmholtz fördert KI-Projekt in Würzburg und München

Spätestens seit der COVID-19-Pandemie ist deutlich: Neu auftretende Viren und ihre Varianten besser zu verstehen, ist für die Gesellschaft von großer Bedeutung. Mathias Munschauer vom Helmholtz-Institut Würzburg (HIRI) und Annalisa Marsico vom Helmholtz-Zentrum München nehmen sich dieser Aufgabe an: Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) wollen sie entschlüsseln, wie virale Ribonukleinsäuren (RNAs, von engl. ribonucleic acids) mit wirtseigenen Proteinen interagieren. Helmholtz fördert das Forschungsvorhaben als „Helmholtz AI Project“.

Im Jahr 2020 – kurz nach Ausbruch der Pandemie – hatte das Labor von HIRI-Gruppenleiter Mathias Munschauer das erste RNA-Protein-Interaktom von SARS-CoV-2, dem Virus, das COVID-19 auslöst, erstellt. „Wir haben damit eine Liste aller Proteine, die an das virale RNA-Genom binden. Wir wissen allerdings nicht, an welche Stellen im Genom sie andocken und warum“, sagt Munschauer. Welche RNA-Sequenz oder -Struktur ist also für die Interaktion verantwortlich? Hier kommt Annalisa Marsico, Gruppenleiterin am Helmholtz-Zentrum München, ins Spiel. Sie hat auf künstlicher Intelligenz basierende Verfahren entwickelt, die vorhersagen können, welche Proteine sich an welche RNA-Region anheften werden. Die notwendigen experimentellen Interaktionsdaten in mit SARS-CoV-2 infizierten Zellen generiert das Munschauer-Labor. Die Münchner Forschungsgruppe um Marsico nutzt dann wiederum diese Daten, um die KI-Modelle zu trainieren, die Bindungsstellen der Proteine im Infektionskontext zu modellieren und neue Virusvarianten mit Einfluss auf diese Bindung vorherzusagen.

Ziel des Forschungsprojekts ist es, für jedes Protein voraussagen zu können, ob es SARS-CoV-2-RNA binden wird, und genau zu kartieren, wo diese Interaktion dann stattfindet – und das auch ohne experimentelle Daten. In Zukunft könnte diese Methode ebenfalls für andere Viren eingesetzt werden. So könnte man bereits vor dem Ausbruch einer Pandemie bestimmen, welche Hemmstoffe den RNA-Lebenszyklus eines Virus wirksam beeinflussen.

Helmholtz AI unterstützt das Projekt „Learning the language of host-viral protein-RNA interactions: new possibilities for short and long-term intervention“ mit fast 200.000 Euro.

Über Helmholtz AI

Die Helmholtz AI Cooperation Unit (Helmholtz AI) baut den Bereich der angewandten künstlichen Intelligenz innerhalb der Helmholtz-Gemeinschaft nachhaltig und strategisch aus. Ein wesentlicher Bestandteil ist die Förderung von Forschungsprojekten, die sich mit Themen des angewandten Maschinellen Lernens (ML) und der Künstlichen Intelligenz (KI) beschäftigen.

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Bildnachweis (Symbolbild oben auf der Seite): Adobe Stock/Jackie Niam

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