04.03.2016

3D-Struktur von Biomolekülen vorhersagen

SCC-Forschungsgruppe Multiscale Biomolecular Simulation erhält den „Google Faculty Research Award“ für einen alternativen Ansatz zur Vorhersage der Raumstruktur von Biomolekülen.

Analyse großer Datenmengen ermöglicht es die dreidimensionale Struktur von Biomolekülen vorherzusagen.

Wie funktioniert Leben auf der molekularen Ebene? Um diese Frage beantworten zu können, die für die Biologie, Pharmazie und Medizin von zentraler Bedeutung ist, muss man in einem ersten Schritt die dreidimensionale Struktur von Biomolekülen kennen. Denn Biomoleküle wie Proteine, DNS oder RNS sind die molekularen Maschinen in Zellen, die diverse Aufgaben wie Sauerstofftransport, Muskelaktivität oder das Speichern und Ausführen genetischer Information erfüllen.

Entscheidend für die Funktion dieser mikroskopisch kleinen Maschinen ist ihre räumliche Struktur. So binden etwa bestimmte Proteine ihre „Zielsubstanz“ nur deshalb so hochspezifisch, weil diese genau – wie ein Schlüssel zum Schloss – in die aktive Bindungsregion des Proteins passt.

Die Forschungsgruppe um Alexander Schug vom Scientific Computing Center (SCC) am KIT hat einen alternativen Ansatz entwickelt, der auf statistischen Analysen großer Datenmengen von Biomolekülen aus verschiedenen Organismen beruht, die experimentell sehr leicht zu gewinnen sind. Algorithmen analysieren diese Daten auf Mutationsmuster, die eine Vorhersage der räumlichen Struktur ermöglichen. Diese Arbeiten wurden nun mit dem Forschungspreis von Google ausgezeichnet.

(Auszug aus der KIT-Presseinformation 029/2016)


Weitere Informationen: Fachbeitrag Die Raumstruktur von Biomolekülen vorhersagen im Portal der BIOPRO Baden-Württemberg GmbH.

Kontakt: Alexander Schug