{"id":1081,"date":"2022-12-19T16:12:47","date_gmt":"2022-12-19T16:12:47","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/de\/news\/maschinelles-lernen-um-niedermolekulare-verbindungen-zu-untersuchen\/"},"modified":"2022-12-19T16:12:47","modified_gmt":"2022-12-19T16:12:47","slug":"maschinelles-lernen-um-niedermolekulare-verbindungen-zu-untersuchen","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/news\/maschinelles-lernen-um-niedermolekulare-verbindungen-zu-untersuchen\/","title":{"rendered":"Maschinelles Lernen um niedermolekulare Verbindungen zu untersuchen"},"content":{"rendered":"<section class=\"wp-block-unilux-blocks-free-section section\"><div class=\"container xl:max-w-screen-xl\"><p>Ein neues Instrument zur Identifizierung niedermolekularer Verbindungen bietet Vorteile f\u00fcr Diagnostik, Arzneimittelentdeckung und Grundlagenforschung<\/p><p>Ein neues Modell des maschinellen Lernens wird Wissenschaftlern helfen, niedermolekulare Verbindungen zu identifizieren, die in der Medizin, der Arzneimittelentwicklung und der Umweltchemie Anwendung finden. Das von Forschern der <a href=\"https:\/\/www.aalto.fi\/en\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">Aalto-Universit\u00e4t<\/a> und der <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/universite\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Universit\u00e4t Luxemburg<\/a> entwickelte Modell wurde mit Daten aus Dutzenden von Laboren trainiert, um zu einem der genauesten Werkzeuge zur Identifizierung niedermolekularer Verbindungen zu werden.<\/p><p>Tausende verschiedener niedermolekularer Verbindungen, so genannte Metaboliten, transportieren Energie und \u00fcbermitteln zellul\u00e4re Informationen im gesamten menschlichen K\u00f6rper. Da sie so klein sind, lassen sich Metaboliten bei der Analyse von Blutproben nur schwer voneinander unterscheiden. Die Identifizierung dieser Molek\u00fcle ist jedoch wichtig, um zu verstehen, wie Bewegung, Ern\u00e4hrung, Alkoholkonsum und Stoffwechselst\u00f6rungen unser Wohlbefinden beeinflussen.<\/p><p>Metaboliten werden in der Regel durch die Analyse ihrer Masse und Retentionszeit mit einer Trenntechnik namens Fl\u00fcssigkeitschromatographie und anschlie\u00dfender Massenspektrometrie identifiziert. Bei dieser Technik werden die Metaboliten zun\u00e4chst getrennt, indem die Probe durch eine S\u00e4ule geleitet wird, was zu unterschiedlichen Flussraten &#8211; oder Retentionszeiten &#8211; durch das Messger\u00e4t f\u00fchrt. Die Massenspektrometrie wird dann zur Feinabstimmung des Identifizierungsprozesses eingesetzt, indem die Metaboliten nach ihrer Masse sortiert werden. Mit der so genannten Tandem-Massenspektrometrie k\u00f6nnen die Forscher die Metaboliten auch in kleinere Teile zerlegen, um ihre Zusammensetzung zu analysieren.<\/p><p>&#8222;Selbst die besten Methoden k\u00f6nnen nicht mehr als 40 % der Molek\u00fcle in den Proben identifizieren, ohne zus\u00e4tzliche Annahmen \u00fcber die Molek\u00fcle zu treffen&#8220;, sagt <a href=\"https:\/\/www.aalto.fi\/en\/people\/juho-rousu\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">Professor Juho Rousu<\/a> von der Aalto-Universit\u00e4t.<\/p><p>Nun hat Rousus Gruppe ein neuartiges maschinelles Lernmodell zur Identifizierung niedermolekularer Verbindungen entwickelt. Es wurde k\u00fcrzlich in <i>Nature Machine Intelligence<\/i> ver\u00f6ffentlicht.<\/p><p>&#8222;Dieses neue Open-Source-Modell bietet der gesamten Forschungsgemeinschaft einen erweiterten \u00dcberblick \u00fcber niedermolekulare Verbindungen. Es kann die Erforschung von Methoden zur Erkennung von Stoffwechselst\u00f6rungen wie Diabetes oder sogar Krebs unterst\u00fctzen&#8220;, sagt Rousu.<\/p><p>Der neue Ansatz umgeht auf elegante Weise eine der Herausforderungen, mit denen herk\u00f6mmliche Methoden konfrontiert sind. Da die Retentionszeiten der Molek\u00fcle von Labor zu Labor variieren, k\u00f6nnen die Daten nicht zwischen den Labors verglichen werden. <a href=\"https:\/\/research.aalto.fi\/en\/persons\/eric-bach\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">Eric Bach<\/a>, Doktorand an der Aalto-Universit\u00e4t, hat w\u00e4hrend seiner Doktorarbeit eine Alternative entwickelt, die das Problem l\u00f6st.<\/p><p>\u201eUnsere Forschung zeigt, dass die absoluten Retentionszeiten zwar variieren k\u00f6nnen, die Retentionsreihenfolge bei Messungen in verschiedenen Labors jedoch stabil ist&#8220;, erkl\u00e4rt Bach. \u201eDadurch konnten wir zum ersten Mal alle \u00f6ffentlich verf\u00fcgbaren Daten zu Metaboliten zusammenf\u00fchren und in unser maschinelles Lernmodell einspeisen.&#8220;<\/p><p>Dank der Einbeziehung von Daten aus Dutzenden von Labors auf der ganzen Welt ist das maschinelle Lernmodell genau genug, um zwischen spiegelbildlichen Molek\u00fclen, den so genannten stereochemischen Varianten, zu unterscheiden. Bislang waren Identifizierungswerkzeuge nicht in der Lage, stereochemische Varianten zu unterscheiden, und es wird erwartet, dass die neue F\u00e4higkeit neue Wege bei der Entwicklung von Medikamenten und in anderen Bereichen er\u00f6ffnen wird.<\/p><p>&#8222;Die Tatsache, dass die Verwendung der Stereochemie die Identifizierungsleistung verbessert, ist eine Offenbarung f\u00fcr alle Entwickler von Identifizierungsmethoden f\u00fcr Metaboliten&#8220;, sagt <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/lcsb\/people\/emma_schymanski\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Emma Schymanski<\/a>, Professorin am <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/lcsb\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Luxembourg Centre for Systems Biomedicine<\/a> (LCSB) der Universit\u00e4t Luxemburg. &#8222;Diese Methode k\u00f6nnte auch zur Identifizierung von Mikroverunreinigungen in der Umwelt oder zur Charakterisierung neuer Metaboliten in Pflanzenzellen eingesetzt werden.&#8220;<\/p><p><\/p><p>Referenz: Eric Bach, Emma Schymanski and Juho Rousu, Joint structural annotation of small molecules using liquid chromatography retention order and tandem mass spectrometry data, <i>Nature Machine Intelligence<\/i>, December 2022. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/s42256-022-00577-2\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">DOI:10.1038\/s42256-022-00577-2<\/a><\/p><p>Image credits: Matti Ahlgren, Aalto University<\/p><\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein neues Instrument zur Identifizierung niedermolekularer Verbindungen bietet Vorteile f\u00fcr Diagnostik, Arzneimittelentdeckung und Grundlagenforschung<\/p>\n","protected":false},"author":0,"featured_media":1082,"template":"","format":"standard","meta":{"featured_image_focal_point":[],"show_featured_caption":false,"ulux_newsletter_groups":"","uluxPostTitle":"","uluxPrePostTitle":"","_trash_the_other_posts":false,"_price":"","_stock":"","_tribe_ticket_header":"","_tribe_default_ticket_provider":"","_tribe_ticket_capacity":"0","_ticket_start_date":"","_ticket_end_date":"","_tribe_ticket_show_description":"","_tribe_ticket_show_not_going":false,"_tribe_ticket_use_global_stock":"","_tribe_ticket_global_stock_level":"","_global_stock_mode":"","_global_stock_cap":"","_tribe_rsvp_for_event":"","_tribe_ticket_going_count":"","_tribe_ticket_not_going_count":"","_tribe_tickets_list":"[]","_tribe_ticket_has_attendee_info_fields":false},"news-category":[4,3],"news-topic":[19],"organisation":[202,226],"authorship":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v22.3 (Yoast SEO v22.3) - 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