Science en Nature beschouwen eiwitvouwing voorspellen met kunstmatige intelligentie als dé wetenschappelijke doorbraak van 2021. Wij spraken twee experts over de kansen en beperkingen van deze ‘gigantische stap vooruit’.

Op een dag zal het mogelijk zijn om de driedimensionale structuur van een eiwit te voorspellen enkel en alleen op basis van de aminozuurvolgorde, zo voorspelde biochemicus en eiwitstructuur-expert Christian Anfinsen in zijn dankrede voor de Nobelprijs van 1972. Bijna vijftig jaar later is het zover: ontwikkelaars slaagden er vorig jaar middels artificiële intelligentie (AI) in om eiwitvouwing bijna perfect te voorspellen.

Bepaling van eiwitstructuren vergde voorheen arbeidsintensieve analyses in het lab. Alles veranderde in juli 2021, toen het Google DeepMind-team hun AlphaFold-methode publiceerde in Nature. Kort daarna volgde het Baker-laboratorium van de University of Washington (Seattle) met hun vergelijkbare methode RoseTTAfold in Science. Beide methodes gebruiken een deep learning algoritme en kunnen relatief snel en gemakkelijk eiwitstructuren berekenen. Het DeepMind-team paste AlphaFold inmiddels toe op enkele volledige genomen, waaronder dat van de mens. Ze voorspelden de structuur van bijna elk eiwit in het menselijk lichaam en de vrijwel complete proteomen van twintig andere organismen, waaronder de muis, de fruitvlieg en bakkersgist (Saccharomyces cerevisiae).