Die Studie, die in Zusammenarbeit mit der Vanderbilt University (USA) durchgeführt und in Science Advances veröffentlicht wurde, zeigt, dass KI-Modelle besonders gut Sequenzen vorschlagen können, aber oft Schwierigkeiten haben, die Auswirkungen einzelner Aminosäureveränderungen genau vorherzusagen. „Unsere Forschung hilft, KI-Methoden gezielter und effektiver im Proteindesign einzusetzen“, erklärt Prof. Dr. Clara Schoeder vom Institut für Wirkstoffentwicklung. Die Forscherinnen und Forscher nutzen die etablierte Software Rosetta, die es ermöglicht, verschiedene KI-Modelle mit klassischen biophysikalischen Methoden zu kombinieren. Dies soll langfristig zu besseren Standards in der computergestützten Wirkstoffentwicklung führen. Die Arbeitsgruppen von Prof. Dr. Jens Meiler und Prof. Dr. Schoeder arbeiten nun an der weiteren Optimierung der Algorithmen, um verlässliche Impfstoffkandidaten zu identifizieren.

Pressemitteilung vom "Universitätsklinikum Leipzig" vom 14.02.2025