World Community Grid: Zwischenbericht zum Microbiome Immunity Project

Das in den Gesprächsprotokollen angesprochene Projekt-Update für MIP wurde am 20. Januar veröffentlicht. Hier die deutsche Übersetzung:

Von: Das Forschungsteam des Microbiome Immunity Project
20. Januar 2020

Zusammenfassung

Das Microbiome Immunity Project hat (bisher) fast 275.000 einzigartige Proteinstrukturen identifiziert, mehr als 430 Millionen Arbeitseinheiten zurückgesendet und zur Entwicklung einer wichtigen neuen wissenschaftlichen Technik geführt.

Eine wachsende Zahl einzigartiger Proteinstrukturen

Dank der begeisterten Teilnahme von Freiwilligen des World Community Grid hat das Microbiome Immunity Project bis heute fast 275.000 einzigartige Proteinstrukturen identifiziert. Sie helfen uns weiterhin dabei, neue Ergebnisse schneller als je zuvor zu erzielen!

Unsere neue Methode zur Vorhersage von Proteinfunktionen

Neben dem Erstellen und Senden von Arbeitseinheiten haben wir in den letzten sechs Monaten hart an der Entwicklung einer neuen Methode zur Vorhersage von Proteinfunktionen gearbeitet, die sowohl die Sequenz als auch die Struktur eines Proteins verwendet. Das Verständnis der Proteinfunktion ist wichtig, weil dieses Wissen den Wissenschaftlern hilft, zu erforschen, wie die bakteriellen Proteine miteinander und mit ihren Wirten interagieren, und zu bestimmen, welche Proteine oder biochemischen Wege bei einer Reihe von Krankheiten eine Rolle spielen können.

Die neu von uns entwickelte Methode ist effektiver als jede andere Technik, die bisher entwickelt wurde, weil sie Informationen über die Struktur von Proteinen nutzt, was für das Verständnis der Funktionsweise der Biologie von entscheidender Bedeutung ist. Bisherige moderne Methoden stützten sich nur auf die Proteinsequenzinformation, zum Teil aufgrund technologischer Beschränkungen, und weil die Forscher nie genug Proteinstrukturdaten zur Verfügung hatten, um solche Vorhersagen breit anwendbar zu machen. Wir haben uns mit beiden Problemen auseinandergesetzt; das technologische Problem wurde durch die Entwicklung einer innovativen, auf Deep Learning basierenden Methode mit Hilfe von Convolutional Neural Networks angegangen, die eine überlegene Vorhersagekraft bietet; und das Problem der Datenverfügbarkeit, indem wir deine Hilfe im Rahmen des Microbiome Immunity Project aufgenommen und eine Sammlung von 3D-Proteinstrukturmodellen in einem noch nie dagewesenen Umfang erstellt haben.

Das einzigartige und wichtige Merkmal unserer Methode ist, dass sie gleichermaßen gut mit experimentellen 3D-Strukturen und Rechenmodellen funktioniert, wie die, die wir im Rahmen des Microbiome Immunity Project erstellen. Deshalb passen beide perfekt zusammen: unsere hochmoderne Funktionsvorhersagemethode und die Ergebnisse des Microbiome Immunity Project. Bezeichnenderweise ist unsere Methode derzeit die einzige, die 3D-Strukturen verwendet.

Wir sind so begeistert von unserer neuen Funktionsvorhersagemethode, dass wir unsere Ergebnisse als Vorabdruck online zur Verfügung gestellt haben, den du hier (engl.) lesen kannst. Wir arbeiten jetzt an einem vollständigen Bericht, den wir bei einem Peer Review Journal einreichen wollen. Wir werden Bescheid geben, sobald er veröffentlicht ist.

Nächste Schritte

Wir planen nun, alle bekannten Daten des Mikrobioms des menschlichen Darms mit unserer neuen Methodik in Kombination mit den Ergebnissen des Microbiome Immunity Project zu versehen. Dadurch werden wir qualitativ hochwertigere und umfassendere Daten erhalten, die uns und schließlich auch anderen Forschern helfen werden, die Funktionsweise des Mikrobioms besser zu verstehen.

Wir wissen eure Unterstützung für dieses Projekt zu schätzen!