{"id":7298,"date":"2025-09-01T16:43:39","date_gmt":"2025-09-01T14:43:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/?post_type=news&#038;p=7298"},"modified":"2025-09-01T16:43:40","modified_gmt":"2025-09-01T14:43:40","slug":"ki-modell-ermoeglicht-simulationen-groser-biomolekuele-mit-quantengenauer-praezision","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/news\/ki-modell-ermoeglicht-simulationen-groser-biomolekuele-mit-quantengenauer-praezision\/","title":{"rendered":"KI-Modell erm\u00f6glicht Simulationen gro\u00dfer Biomolek\u00fcle mit quantengenauer Pr\u00e4zision"},"content":{"rendered":"\n<section class=\"wp-block-unilux-blocks-free-section section\"><div class=\"container xl:max-w-screen-xl\">\n<p>Ein internationales Forscherteam der Universit\u00e4t Luxemburg, des Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) an der TU Berlin und von Google DeepMind hat ein neues Machine-Learning-Foundationmodell entwickelt, das in der Lage ist, Molek\u00fcle aller Art, zum Beispiel gro\u00dfe, komplexe biologische Molek\u00fcle mit quantenmechanischer Genauigkeit zu simulieren. Die neue Methode, SO3LR genannt, kombiniert neueste Entwicklungen im Design neuronaler Netze mit physikalischen Gesetzen und wurde mit einem speziell kuratierten Datensatz von vier Millionen unterschiedlichen Molek\u00fclstrukturen trainiert.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Damit ist dieses Modell nicht nur in der Lage, gro\u00dfe Biomolek\u00fcle, wie zum Beispiel Proteine, Zuckermolek\u00fcle oder Zellmembranen, zu modellieren, sondern kann auch unterschiedlichste Molek\u00fcle simulieren, ohne dass es neu trainiert werden muss. Dieses universell einsetzbare Modell ebnet damit den Weg f\u00fcr eine zuk\u00fcnftig beschleunigte Medikamentenentwicklung und ein tieferes Verst\u00e4ndnis der Molekularbiologie.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Die Studie ist nun in der renommierten Fachzeitschrift Journal of the Amercian Chemical Society ver\u00f6ffentlicht:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-unilux-blocks-button-list-v2\">\n<li class=\"wp-block-unilux-blocks-button-list-item-v2\"><a class=\"quick-link\" href=\"https:\/\/pubs.acs.org\/doi\/10.1021\/jacs.5c09558\" target=\"_blank\" role=\"link\" rel=\"noopener\" tabindex=\"0\"><span class=\"quick-link__container\">\n<div class=\"wp-block-unilux-blocks-block-inserter quick-link__img\">\n<div class=\"icon--primary icon--secondary-2 icon--lg wp-block-unilux-blocks-icon-picker\">\n    <svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" class=\"icon icon-outline icon--research \"><use xlink:href=\"https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/themes\/unilux-theme\/assets\/images\/icons\/icons-outline.svg#icon--research\"><\/use><\/svg><\/div><\/div>\n\n\n\n<span class=\"quick-link__name wp-block-unilux-blocks-plain-text\">Lesen Sie den Artikel<\/span>\n\n<svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" class=\"icon icon-outline icon--external-link \"><use xlink:href=\"https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/themes\/unilux-theme\/assets\/images\/icons\/icons-outline.svg#icon--external-link\"><\/use><\/svg><\/span><\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div class=\"wp-block-unilux-blocks-spacer is-spacer-size-sm\"><\/div>\n\n\n<p>Molekulardynamik (MD)-Simulationen erm\u00f6glichen es, das Verhalten von Molek\u00fclen zu verstehen und vorherzusagen. Sie erlauben die Beschreibung molekularer Wechselwirkungen \u00fcber die Zeit und liefern Einblicke in deren Struktur, Dynamik und Funktion. Die exakte Simulation der Interaktion von gro\u00dfen Biomolek\u00fclen k\u00f6nnte es zum Beispiel erm\u00f6glichen, neue Medikamente zu entwickeln, ohne vorher zeit-, material- und kostenintensive Experimente durchf\u00fchren zu m\u00fcssen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Die Verbesserung der Genauigkeit und Anwendbarkeit dieser Simulationen hat eine lange Tradition in der computergest\u00fctzten Physik und Chemie. Seit Jahrzehnten stehen Forschende dabei vor einem fundamentalen Zielkonflikt: Die Methoden waren entweder schnell, aber nur n\u00e4herungsweise und nicht auf verschiedene Molek\u00fcle \u00fcbertragbar, oder extrem genau, jedoch rechnerisch au\u00dferordentlich aufw\u00e4ndig und teuer. Dieser Zielkonflikt beschr\u00e4nkte die hochpr\u00e4zisen Simulationen bisher auf kleine Systeme mit wenigen Hundert Atomen. Gro\u00dfe und komplexe Biomolek\u00fcle oder Proteine k\u00f6nnen jedoch viele zehntausend Atome enthalten.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"ki-basierter-ansatz-adaptiert-fuer-grosse-biomedizinische-systeme\"\n    >\nKI-basierter Ansatz adaptiert f\u00fcr gro\u00dfe biomedizinische Systeme<\/h2>\n\n\n\n<p>In den letzten Jahren haben KI-basierte Modelle begonnen, diese L\u00fccke zwischen n\u00e4herungsweisen (klassischen) Methoden und hochgenauen (quantenmechanischen) Methoden zu \u00fcberbr\u00fccken. Trotz gro\u00dfer Fortschritte blieben zwei zentrale Herausforderungen: die Skalierbarkeit dieser Ans\u00e4tze auf Biomolek\u00fcle realistischer Gr\u00f6\u00dfe und die universelle Modellierung in einem einzigen Modell.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Das gr\u00f6\u00dfte Hindernis f\u00fcr die Anwendung bisheriger Modelle f\u00fcr gro\u00dfe und komplexe Molek\u00fcle war bislang die fehlende Ber\u00fccksichtigung quantenmechanischer Effekte \u00fcber gro\u00dfe Abst\u00e4nde hinweg. Einfach gesagt: Atome in einem Molek\u00fcl wechselwirken nicht nur mit ihren unmittelbaren Nachbarn, sondern auch mit weit entfernten Atomen. Je gr\u00f6\u00dfer das Molek\u00fcl, desto wichtiger werden gerade diese Fernwirkungen. Ohne diese langreichweitigen Wechselwirkungen w\u00e4re das Leben, wie wir es kennen, nicht m\u00f6glich, da Biomolek\u00fcle nicht funktionsf\u00e4hig w\u00e4ren.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"ein-hybrider-ansatz-bewaeltigt-eine-vielzahl-von-herausforderungen\"\n    >\nEin hybrider Ansatz bew\u00e4ltigt eine Vielzahl von Herausforderungen <\/h2>\n\n\n\n<p>Das neue Modell SO3LR \u00fcberwindet diese Herausforderungen. Den Forschenden gelang dies, indem sie f\u00fcr das Design von SO3LR einen hybriden Ansatz verfolgten: Die komplexe Aufgabe der Berechnung quantenmechanischer Wechselwirkungen zwischen Atomen wird dazu in zwei komplement\u00e4re Komponenten aufgeteilt. Ein schnelles und hochgenaues Machine-Learning-Modell lernt die komplexen quantenmechanischen Vielteilchen-Wechselwirkungen auf kurzen und mittleren Distanzen. Parallel beschreiben universelle, physikalisch fundierte Gleichungen exakt die paarweisen Interaktionen \u00fcber gro\u00dfe Distanzen.<\/p>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-unilux-blocks-quote-people\">\n    <div class=\"quote-people\" role=\"group\">\n        <figure class=\"quote-people__body\">\n            <blockquote class=\"quote-people__blockquote\">\n    <span class=\"quote-people__quote\">\u201f<\/span>\n    Verl\u00e4ssliche Simulationen im biomolekularen Ma\u00dfstab h\u00e4ngen von diesen langreichweitigen Interaktionen ab, daher sind diese im Design von SO3LR verankert.\u201d\n<\/blockquote>\n<div class=\"wp-block-unilux-blocks-wrapper quote-people__visual\"><figure class=\"wp-block-dev4-reusable-blocks-image  object-fit--cover\">\n    \n<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-image unilux-custom-image-block\"\n                alt=\"Portrait of Adil Kabylda, Doctoral Researcher\"\n            src=\"https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/uploads\/sites\/9\/2025\/08\/22082407\/adil-kabylda.jpg\"\n                    style=\"object-position: 50.00% 50.00%; font-family: &quot;object-fit: cover; object-position: 50.00% 50.00%;&quot;; aspect-ratio: 1\/1; object-fit: cover; width: 100%;\"\n        loading=\"lazy\"\n\/>    <\/figure><\/div>\n\n<div class=\"wp-block-unilux-blocks-wrapper quote-people__figcaption\">\n<p class=\"quote-people__author wp-block-unilux-blocks-plain-text\">Adil KABYLDA <\/p>\n\n\n<p class=\"quote-people__position wp-block-unilux-blocks-plain-text\">Doctoral researcher<\/p>\n\n<div class=\"wp-block-unilux-blocks-simple-cta\">\n    <a\n        href=\"https:\/\/www.uni.lu\/fstm-en\/people\/adil-kabylda\/\"\n        title=\"View Profile\"\n        class=\"link-text link-text--icon quote-people__link\"\n        target=\"\"\n    >\n        <span class=\"link-text__body\">\n            <span class=\"link-text__name\">View profile<\/span>\n        <\/span>\n        <svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" class=\"icon icon-outline icon--arrow-right \"><use xlink:href=\"https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/themes\/unilux-theme\/assets\/images\/icons\/icons-outline.svg#icon--arrow-right\"><\/use><\/svg>    <\/a>\n<\/div>\n<\/div>\n        <\/figure>\n    <\/div>\n<\/section>\n\n\n<p>\u201eSo kann unser Modell seine starke Lernkapazit\u00e4t darauf konzentrieren, die komplexen Quanteneffekte zu erfassen, die traditionellen Modellen bisher entgehen\u201c, erg\u00e4nzt Thorben Frank, Postdoc am BIFOLD-Institut.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Die zweite Herausforderung, die es zu l\u00f6sen galt, war die universale Anwendbarkeit eines Modells auf unterschiedlichste Molek\u00fcle. Um das zu erreichen, erstellte das Team einen umfangreichen und vielf\u00e4ltigen Datensatz aus \u00fcber 4 Millionen sorgf\u00e4ltig kuratierten Molek\u00fclstrukturen, mit dem SO3LR lernte, die gro\u00dfe Vielfalt an Molek\u00fclen in der Natur akkurat zu beschreiben. Damit kann dieses Modell erstmals verschiedenste gro\u00dfe Molek\u00fcle simulieren \u2013 ohne vorab neu trainiert werden zu m\u00fcssen.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Um die Leistungsf\u00e4higkeit von SO3LR zu demonstrieren, f\u00fchrte das Forschungsteam eine Reihe anspruchsvoller Simulationen f\u00fcr alle vier Haupttypen von Biomolek\u00fclen durch, die in der Natur vorkommen. So simulierten sie etwa gro\u00dfe Proteine in einer expliziten Wasserumgebung, darunter das pflanzliche Crambin-Protein und ein komplexes Glykoprotein. Dar\u00fcber hinaus untersuchten sie eine Lipid-POPC-Doppelschicht, ein Modellsystem f\u00fcr menschliche Zellmembranen. \u201eDer entscheidende Durchbruch mit SO3LR liegt in der Universalit\u00e4t. Statt f\u00fcr jedes neue Molek\u00fcl einen langwierigen Prozess aus Datengenerierung und anschlie\u00dfendem Training durchlaufen zu m\u00fcssen, stellen wir ein einziges, direkt einsetzbares Modell bereit. Dies erspart Forschenden die zeit- und rechenintensiven Vorbereitungsschritte und erlaubt das direkte Testen von Hypothesen mit quantenmechanischer Genauigkeit\u201c, sagt Prof. Klaus-Robert M\u00fcller, BIFOLD Co-Direktor.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-unilux-blocks-quote-people\">\n    <div class=\"quote-people\" role=\"group\">\n        <figure class=\"quote-people__body\">\n            <blockquote class=\"quote-people__blockquote\">\n    <span class=\"quote-people__quote\">\u201f<\/span>\n    SO3LR stellt einen entscheidenden Schritt in diese Richtung dar. Durch die Verbindung von Machine Learning mit physikalischen Prinzipien \u00f6ffnen wir die T\u00fcr zur Modellierung realistischer biologischer Prozesse mit quantengenauer Pr\u00e4zision \u2013 mit tiefgreifenden Auswirkungen auf das molekulare Verst\u00e4ndnis von Gesundheit und Krankheit sowie auf die Entwicklung der n\u00e4chsten Generation von Medikamenten\u201d\n<\/blockquote><!-- People Item Automated: Quote People -->\n<div class=\"quote-people__visual\">\n    <figure class=\"wp-block-dev4-reusable-blocks-image object-fit--cover\">\n        <!-- Template Image Component: default -->\n<img decoding=\"async\" class=\"w-full\" width=\"\" height=\"\" rel=\"\" alt=\"Prof Alexandre TKATCHENKO\" src=\"https:\/\/www.uni.lu\/en\/person-image\/NTAwMDk1OTZfX0FsZXhhbmRyZSBUS0FUQ0hFTktP\" srcset=\"https:\/\/www.uni.lu\/en\/person-image\/NTAwMDk1OTZfX0FsZXhhbmRyZSBUS0FUQ0hFTktP--thumbnail 150w,https:\/\/www.uni.lu\/en\/person-image\/NTAwMDk1OTZfX0FsZXhhbmRyZSBUS0FUQ0hFTktP--medium 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