蛋白质是生物高性能机器。它们可以在每个细胞中发现，并在人体血液凝固中起重要作用或作为毛发或肌肉的主要成分。这些分子工具的功能从其结构中显而易见。卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)的研究人员现已开发出一种利用人工智能预测这种蛋白质结构的新方法。

根据它们的结构，蛋白质可以通过穿透或包裹它们而与其他分子相互作用。这是非常难以检测的，为此目的所需的实验是昂贵且复杂的。KIT计算中心Steinbuch计算中心(SCC)的研究人员在数据库中搜索了蛋白质序列，并比较了不同物种的相同蛋白质。

在昆虫，田鼠和黑猩猩中也可以发现负责输送体内氧气的血红蛋白。“

蛋白质结构类似于一串珍珠，其中的蛋白质成分是氨基酸。它的三维结构和相关的性质是由一些遥远的“珍珠”形成对，从而折叠蛋白质。这些对可能在不同的生物体中不同。然而，蛋白质的性质保持不变。“有害的突变在进化过程中得到了解决，”格茨说。

现在，Götz的研究团队已经教授了一种人工智能(AI)系统，这种系统在进化过程中被证明在已知的蛋白质序列中是成功的。“我们希望该系统能够得出关于未知蛋白质序列结构的结论，”Götz说。好处是：“很容易确定形成蛋白质链的氨基酸。然而，它非常复杂，并且通过实验直接测定蛋白质结构需要花费数百万美元，”SCC的Alexander Schug补充道。

使用AI预测蛋白质中的接触并不新鲜。“目前，图像处理方法已应用于此目的，”Götz说。这种神经网络可以很好地识别模式。然而，当确定蛋白质结构时，位于彼此远离的蛋白质组分的接触是至关重要的，因为它们在折叠期间对结构的影响比彼此靠近的那些对结构的影响更大。“出于这个原因，我们使用自动语言翻译的方法。我们认为必须将氨基酸链句翻译成另一种语言。”所谓的“自我关注神经网络”应用于流行的翻译程序。他们可以识别句子的哪些部分是相关的，或者在蛋白质背景下，哪些氨基酸形成一对。