Forscher haben im September 2026 mehr als 8.000 virale Proteinkomplexe in die AlphaFold-Datenbank integriert. Die Initiative umfasst Proteine aus 23 humanpathogenen Familien und zielt darauf ab, die Pandemievorsorge durch frei zugängliche 3D-Strukturvorhersagen für kommende Gesundheitskrisen zu stärken.
Die weithin bekannte AlphaFold-Datenbank für Proteinstrukturen wurde im September 2026 massiv erweitert. Nach Angaben der Veröffentlichungen vom März 2026 fügt das Update der AlphaFold Protein Structure Database ungefähr 1,7 Millionen hochkonfidente Proteinkomplex-Vorhersagen hinzu. Der Fokus des neuesten Updates liegt auf viralen Proteinkomplexen, die bislang als blinder Fleck in der Strukturbiologie galten. Ziel der beteiligten Forschungseinrichtungen ist es, die wissenschaftliche Welt vor dem nächsten Pandemieausbruch mit verlässlichen Strukturdaten auszustatten.
Das Pandemie-Vorsorgeportal in der AlphaFold-Datenbank
Im Rahmen einer großen Aktualisierung haben Forscher tausende virale Proteinkomplexe in die von Google DeepMind entwickelte und von der European Molecular Biology Laboratory’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) betriebene AlphaFold-Datenbank eingespeist. Diese Daten sind in einem neu geschaffenen Portal für Pandemievorsorge zusammengefasst, das Forschern weltweit einen einfachen Zugang zu Proteinen und Komplexen relevanter Viren ermöglicht. An der groß angelegten Initiative sind neben EMBL-EBI und Google DeepMind auch NVIDIA, die Steinegger, Mirdita und Grove labs, Philippe Le Mercier sowie das ViralZone-Team am SIB Swiss Institute of Bioinformatics beteiligt.
NVIDIA stellt die erforderliche Recheninfrastruktur zur Verfügung, während DeepMind die zugrundeliegende KI bereitstellt. Die Plattform enthält rund 1,7 bis 1,8 Millionen hochkonfidente Proteinkomplex-Vorhersagen, die nun frei heruntergeladen werden können. Zudem bietet ein begleitender Datensatz namens Viro3D über 85.000 hochwertige vorhergesagte Strukturen, die mehr als 4.400 Viren abdecken und die Repräsentation viralen Materials gegenüber bestehenden experimentellen Daten schätzungsweise um das 30-fache steigern. Damit wird die Erforschung von Bindungsmechanismen und potenziellen Medikamenten auf eine neue Stufe gestellt.
Herausforderungen bei der Vorhersage von viralen Proteinen
Die Strukturaufklärung von Viren gestaltete sich historisch schwierig. Viele virale Proteine agieren nicht isoliert, sondern in enger Abstimmung mit Partnern. Zudem erzeugen bestimmte Viren bei ihrer Replikation sogenannte Polyproteine, die erst nachträglich in funktionelle Moleküle zerschnitten werden. Das erschwert die exakte Bestimmung von Start- und Endpunkten anhand des genetischen Codes.
Um diese Hürde zu überwinden, nutzten Wissenschaftler AlphaFold2 und AlphaFold-Multimer, um proteomweite Strukturen über 2.812 virale Proteome hinweg zu prognostizieren. Insgesamt untersuchten die Forscher dabei Erreger aus 23 human-gesundheitsrelevanten Familien. So entstanden Vorhersagen für tausende Homodimere und Heterodimere, von denen im Rahmen des Portals exakt 5.279 hochkonfidente Heterodimere und 2.749 hochkonfidente Homodimere bereitgestellt werden.
Viele virale Proteine do not act individually, they act in concert with partners.
Auch größere Komplexe wie Trimere, die beispielsweise beim Coronavirus SARS-CoV-2 oder bei HIV als Eintrittsproteine dienen, erfordern weitere Rechenschritte, da ihre genaue stöchiometrische Zusammensetzung nicht immer trivial ist.
Bedeutung für die weltweite Arzneimittelforschung
Die offene Bereitstellung der Daten soll insbesondere Forscher in ressourcenschwachen Regionen unterstützen, die direkt mit Ausbrüchen konfrontiert sind. Durch die Kombination aus den direkt im Portal organisierten Strukturen und ergänzenden Datensätzen wie Viro3D sowie der Viral AlphaFold Database (VAD) steht der wissenschaftlichen Gemeinschaft ein mächtiges Werkzeug zur Hypothekengenerierung zur Verfügung.
- Erweiterung der Datenbank um virale Proteindimerisierungen aus 23 Familien mit humanpathogenen Vertretern.
- Bereitstellung von über 5.200 hochkonfidenten Heterodimeren und fast 2.700 Homodimeren im Rahmen des neuen Portals.
- Integration von weiteren 4.681 hochkonfidenten viralen Homodimeren aus der Viral AlphaFold Database (VAD) der Atkinson Lab.
Experten betonen jedoch, dass es sich bei den KI-Modellen um Vorhersagen handelt, die eine experimentelle Validierung im Labor nicht gänzlich ersetzen können. Dennoch liefert die Datenbank den entscheidenden Ausgangspunkt, um die dreidimensionale Beschaffenheit viraler Zielstrukturen schneller zu verstehen und gezielte Therapien oder Diagnostika zu entwickeln.
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