„Nobelpreis-Wetterfahne“ – Lasker Award 2023 bekannt gegeben! AlphaFold-Entwickler und andere stehen auf der Liste

Die mit Spannung erwarteten Lasker Awards 2023, auch bekannt als „Wetterfahne des Nobelpreises“, wurden am 21. September Ortszeit offiziell bekannt gegeben.

Der Lasker Basic Medical Research Award 2023 wurde an Dr. Demis Hassabis und Dr. John Jumper von Google DeepMind für ihre Erfindung von AlphaFold verliehen, einer revolutionären Technologie zur Vorhersage der dreidimensionalen Struktur von Proteinen .

Der Clinical Medical Research Award wurde Professor James G. Fujimoto und Herrn Eric A. Swanson vom MIT sowie Professor David Huang vom Casey Eye Institute, Oregon Health & Science University in Anerkennung ihrer gemeinsamen Erfindung der optischen Kohärenztomographie (OCT) verliehen.

Der Preis für besondere Leistungen in der Medizinwissenschaft geht an Dr. Piet Borst vom Niederländischen Krebsinstitut in Anerkennung seiner herausragenden Leistungen in den Bereichen wissenschaftliche Entdeckungen, Mentoring und Führung über einen Zeitraum von 50 Jahren.

Bildquelle: The Lasker Foundation

Preis für medizinische Grundlagenforschung

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Der Basic Medical Research Award ehrt die beiden „Väter von AlphaFold“. AlphaFold ist ein System künstlicher Intelligenz (KI), das das seit langem bestehende Problem löst, die dreidimensionale Struktur eines Proteins anhand seiner Aminosäuresequenz vorherzusagen. Mit brillanter Kreativität, unermüdlichem Einsatz und hervorragenden technischen Fähigkeiten gelang es Dr. Demis Hassabis und Dr. John Jumper (beide von Google DeepMind), dem AlphaFold-Team, die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Strukturvorhersage auf ein beispielloses Niveau zu verbessern. Dieser bahnbrechende Ansatz trägt rasch zu einem besseren Verständnis grundlegender biologischer Prozesse bei und erleichtert die Entwicklung neuer Medikamente.

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Der Basic Medical Research Award ehrt die beiden „Väter von AlphaFold“. AlphaFold ist ein System künstlicher Intelligenz (KI), das das seit langem bestehende Problem löst, die dreidimensionale Struktur eines Proteins anhand seiner Aminosäuresequenz vorherzusagen. Mit brillanter Kreativität, unermüdlichem Einsatz und hervorragenden technischen Fähigkeiten gelang es Dr. Demis Hassabis und Dr. John Jumper (beide von Google DeepMind), dem AlphaFold-Team, die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Strukturvorhersage auf ein beispielloses Niveau zu verbessern. Dieser bahnbrechende Ansatz trägt rasch zu einem besseren Verständnis grundlegender biologischer Prozesse bei und erleichtert die Entwicklung neuer Medikamente.

Das Geheimnis der Proteinstruktur

Proteine ​​spielen im menschlichen Körper eine sehr wichtige Rolle in den Zellen und ihre verschiedenen physiologischen Funktionen hängen eng mit ihrer Morphologie zusammen, nachdem sie aus linearen Aminosäureketten in dreidimensionale Strukturen gefaltet wurden. Tiefe Einblicke in die Proteinstruktur können deren Funktionen aufklären und biologische Rätsel lösen.

Vor mehr als 60 Jahren haben Wissenschaftler gezeigt, dass die Aminosäuresequenz eines Proteins dessen endgültige Organisationsstruktur kodiert. Theoretisch könnten Wissenschaftler die Prinzipien herausfinden, die Aminosäureketten in die richtige Konformation bringen. Allerdings können für eine einzelne Aminosäurekette viele mögliche Konformationen erzeugt werden – und die zum Ausprobieren aller möglichen Anordnungen erforderliche Zeit ist selbst bei einem Protein mittlerer Größe enorm.

Anwendung von KI auf die Proteinfaltung

Es wurden viele Strategien eingesetzt, um Proteinstrukturen zu entschlüsseln. Ein früher Ansatz wurde von Professor David Baker von der University of Washington entwickelt, der kurze Fragmente aus einer gemeinsam genutzten globalen Datenbank namens Protein Data Bank (PDB) verwendete, um die lokale Struktur von Proteinen vorherzusagen. Diese fragmentbasierte Strategie ist zwar in einigen Fällen hilfreich, jedoch zeitaufwändig und auf die überwiegende Mehrheit der Proteine ​​nur begrenzt anwendbar.

Schneller Vorlauf ins Jahr 2018 und zum 13. Wettbewerb zur Vorhersage von Proteinstrukturen (Competition for Protein Structure Prediction, CASP): Wissenschaftler haben maschinelles Lernen zur Vorhersage von Proteinstrukturen eingesetzt. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Ansätzen, die auf vorgefasster Logik beruhen, entdecken Systeme des maschinellen Lernens selbstständig Muster in Daten. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen als Kernkomponente ihres Netzwerks zur Vorhersage von Proteinstrukturen gewann das Team von Dr. Hassabis und Dr. John Jumper den 13. CASP-Wettbewerb mit großem Vorsprung vor dem Zweitplatzierten und fast 50 % besser als das beste Ergebnis des 12. CASP-Wettbewerbs. Trotz ihres Erfolgs waren die DeepMind-Forscher nicht zufrieden: Sie wollten ein Werkzeug, das für Experimentatoren nützlicher wäre und eine Genauigkeit von weniger als 1 Ångström (der Größe eines Atoms) aufwies.

Nach mehreren Runden des Debuggens und Brainstormings konnte das Forschungsteam von DeepMind AlphaFold2 erfolgreich auf Grundlage des ursprünglichen Algorithmus erstellen. Auf der CASP 2020 zeigte das AlphaFold2-System von DeepMind eine erstaunliche Leistung. Bei zwei Dritteln der fast 100 getesteten Proteinziele stimmten die von AlphaFold2 vorhergesagten Strukturen nahezu mit den experimentell ermittelten Strukturen überein. In manchen Fällen lässt sich nicht mehr sagen, ob der Unterschied zwischen den beiden auf einen Fehler in den Vorhersagen von AlphaFold2 oder auf ein Artefakt der experimentellen Methode zurückzuführen ist.

Dr. Hassabis und Dr. Jumper arbeiteten mit dem Europäischen Institut für Bioinformatik am Europäischen Laboratorium für Molekularbiologie zusammen, um das Projekt und die Datenbank mit der wissenschaftlichen Gemeinschaft zu teilen, und mehr als eine Million Forscher haben diese Ressourcen genutzt. Das DeepMind-Team hat seinen Datenbankkatalog seitdem auf nahezu jedes bekannte Protein in Organismen erweitert, deren Genome sequenziert wurden, einschließlich der Proteome von Viren, die eine epidemische Bedrohung darstellen, und Krankheitserregern, die für die Weltgesundheitsorganisation hohe Priorität haben.

Diese Technologie hat bereits enorme Auswirkungen auf zahlreiche biomedizinische Bereiche und andere Gebiete. Beispielsweise hilft es Forschern, eine Lücke bei der Visualisierung des Kernporenkomplexes zu schließen – einer großen und komplexen molekularen Maschine, die den Transport von Substanzen in den Zellkern und aus ihm heraus steuert. Durch die Anwendung von AlphaFold haben Forscher Proteine ​​so umgestaltet, dass sie gezielt auf menschliche Zellen abzielen, und so neue Wege für die Arzneimittelverabreichung und Gentherapie eröffnet. Labore und biopharmazeutische Unternehmen auf der ganzen Welt verwenden AlphaFold, um Impfstoffe zu entwickeln, Medikamente zu entwerfen, Enzyme zu erzeugen, die Schadstoffe abbauen, und vieles mehr. Die Anwendungsmöglichkeiten sind endlos.

Die offizielle Begründung für den Lasker Award lautet: „Indem sie ihrer Vorstellungskraft und ihrem Talent freien Lauf ließen, bewältigten Hassabis, Jumper und ihr Team eine Aufgabe, die Wissenschaftler ein halbes Jahrhundert lang vor Rätsel gestellt hatte.“ Dieser Sieg läutete eine neue Ära in der Erforschung und Manipulation von Proteinen ein. Es ist bereits ein Katalysator für beträchtliche Fortschritte und sein Einfluss und seine Reichweite werden voraussichtlich explosionsartig zunehmen, da Arbeitnehmer in vielen Bereichen Wege finden, sein Potenzial auszuschöpfen.

Preis für klinisch-medizinische Forschung

Bildquelle: The Lasker Foundation

Der Lasker Clinical Medical Research Award 2023 wurde an drei Wissenschaftler verliehen, die die OCT-Technologie erfunden haben. Professor James G. Fujimoto, Eric A. Swanson und Professor David Huang entwickelten in den 1990er Jahren die OCT-Technologie durch die Kombination von Optik, Telekommunikationstechnik und Medizin. Die Technologie nutzt Lichtstrahlen, um mikroskopische Strukturen in menschlichem Gewebe wie der Netzhaut zu beobachten und kann schmerzfrei und in Echtzeit hochauflösende Querschnittsbilder der inneren Strukturen des Auges erzeugen, ohne dass ein physischer Kontakt erforderlich ist.

Die drei Wissenschaftler gründeten daraufhin ein Unternehmen, um die Verbreitung dieser Technologie voranzutreiben. 1996 kam das erste kommerzielle OCT-Gerät für die ophthalmologische Diagnose in die Klinik. Durch den weitverbreiteten Einsatz dieser Technologie können Ärzte Erkrankungen der Netzhaut, die das Sehvermögen beeinträchtigen können, schnell erkennen und behandeln. So wird das Augenlicht von Millionen von Menschen gerettet und die ophthalmologische Diagnose und Behandlung revolutioniert.

Heute gehören OCT-Untersuchungen zur Standardbehandlung in der Augenheilkunde und die medizinischen Einsatzmöglichkeiten der OCT erweitern sich ständig. Experten und Laborforscher auf der ganzen Welt untersuchen sein Potenzial in zahlreichen medizinischen Bereichen, darunter Kardiologie, chirurgische Anleitung, Gastroenterologie und Dermatologie. Ingenieure haben OCT bereits in Sonden integriert, die bis in den Blutkreislauf vordringen können, und Kardiologen verwenden diese Werkzeuge zur Untersuchung von Arterien. Darüber hinaus ermöglicht die In-vivo-Beobachtungsfunktion der OCT auch die Durchführung einer optischen Biopsie, ohne dass Gewebe für die Gewebebiopsie entnommen werden muss. In Zukunft werden Umfang und Einfluss der OCT-Technologie weiter zunehmen.

Auszeichnung für besondere Leistungen in den medizinischen Wissenschaften

Bildquelle: The Lasker Foundation

Dr. Piet Borst hat viele mutige Versuche in neuen Bereichen unternommen und auf vielen Feldern bahnbrechende Entdeckungen gemacht. Seine Forschung hat gezeigt, wie Parasiten das menschliche Immunsystem umgehen, und Einblicke in die molekularen Pumpen gegeben, die zur Arzneimittelresistenz bei Krebs beitragen. Er deckte einen unerwarteten Stoffwechselweg auf, entdeckte einen neuen Baustein für die DNA und bestimmte die biochemischen Grundlagen einer genetischen Erkrankung. Mit seiner Weitsicht und Beharrlichkeit führte er das Niederländische Krebsinstitut zu einer Institution von Weltklasse. Seine Beiträge reichten weit über sein Heimatland hinaus und er leitete bedeutende wissenschaftliche Organisationen und Preiskomitees in Europa und anderswo. Darüber hinaus hat er Dutzende von Forschern mit internationalem Ruf ausgebildet und seine Leidenschaft für die Wissenschaft sowie seine konsequente Einstellung in die Aufklärung der Öffentlichkeit eingebracht.