Künstliche Intelligenz entschlüsselt genetische Codes

Deep-Learning-Algorithmen enthüllen Regeln der Genregulation

Mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) ist es einem deutsch-amerikanischen Wissenschaftsteam gelungen, komplexe Anweisungen der Genregulation in der DNA zu entschlüsseln. Sie trainierten ihr neuronales Netzwerk mit hochauflösenden Protein-DNA-Bindungsdaten. Durch Modellinterpretationstechniken gelang es ihnen, die relevanten DNA-Sequenzmuster aufzudecken. Die Ergebnisse liefern ein tieferes Verständnis dafür, wie DNA Sequenzen organisiert sind, um Gene zu regulieren. Das interdisziplinäree Forschungsteam aus Biologie und Informatik der TUM, des Stowers Institute for Medical Research und der Stanford University hat nun gezeigt, dass die Anwendung neuronaler Netze, wie sie zur Gesichtserkennung verwendet werden, sich zusammen mit neu entwickelten Techniken zur Modellinterpretation nutzen lassen, um komplexe Anweisungen zu entschlüsseln, die in der DNA kodiert sind.

Erstautor der entsprechenden Publikation ist Dr. Žiga Avsec, Mitarbeiter im Labor von Prof. Julien Gagneur, Professur für Computational Molecular Medicince an der TUM. Zusammen mit Prof. Anshul Kundaje von der Stanford University schuf er die erste Version des Modells, als er Stanford als Gastwissenschaftler besuchte.

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