Nobelpreise 2024 für Medizin und Chemie: microRNAs und Proteinstrukturen! Blog#125
Nobelpreis für Medizin: Die Entdeckung der microRNAs
Dieser Blogbeitrag ist auch als englischsprachiger Podcast auf Spotify verfügbar (hier anhören)!
Ambros und Ruvkun erforschten den Fadenwurm Caenorhabditis elegans und entdeckten dabei eine völlig neue Klasse winziger RNA-Moleküle, die sie als microRNAs (miRNAs) bezeichneten. Diese miRNAs sind nicht-kodierende RNA-Segmente, die lediglich 21–23 Nukleotide lang sind und eine entscheidende Funktion in der posttranskriptionellen Regulation der Genexpression übernehmen. MicroRNAs agieren als Regulatoren, die präzise steuern, wann und wo bestimmte Proteine produziert werden. Sie wirken wie "Dimmschalter", die die Proteinproduktion fein abstimmen. Im Zuge der posttranskriptionellen Regulation binden miRNAs an komplementäre Sequenzen auf messenger-RNA (mRNA)-Molekülen und verhindern so deren Translation in Proteine.
Die erste Entdeckung von Ambros und Ruvkun war das lin-4 miRNA, das die Expression des lin-14 Gens im Wurm steuert. Später identifizierten sie let-7, eine weitere miRNA, die im Gegensatz zu lin-4 in einer Vielzahl von Tierarten einschließlich des Menschen vorkommt. Diese Erkenntnis revolutionierte das Verständnis der Genregulation und zeigte, dass miRNAs eine fundamentale Rolle in der Entwicklung und Funktion komplexer Lebewesen spielen. Es ist inzwischen bekannt, dass das menschliche Genom für über tausend miRNAs kodiert.
Die Entdeckung der miRNAs hat die biomedizinische Forschung grundlegend verändert und neue Ansätze für die Diagnose und Behandlung verschiedener Krankheiten eröffnet. Fehlregulationen von miRNAs stehen im Zusammenhang mit Erkrankungen wie Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Nierenerkrankungen. Obwohl bisher noch keine miRNA-basierten Medikamente zugelassen sind, befinden sich zahlreiche Kandidaten in klinischen Studien.
Das Nobelkomitee hat in dieser exzellenten Zusammenfassung weitere Informationen zum wissenschaftlichen Hintergrund bereitgestellt (LINK). Eine sehr empfehlenswerte Lektüre!
Proteine sind essenziell für das Leben und erfüllen vielfältige Funktionen im Organismus. Ihre dreidimensionale Struktur bestimmt dabei maßgeblich ihre Funktion. Die Bestimmung dieser Struktur war lange Zeit ein aufwendiger Prozess, der hauptsächlich auf experimentellen Methoden wie der Röntgenkristallographie beruhte.
David Baker und sein Team entwickelten die Software Rosetta zur Simulation der Proteinfaltung und zum Design neuer Proteine mit maßgeschneiderten Funktionen. Ein Meilenstein war die Konstruktion von Top7 im Jahr 2003, dem ersten De-novo-Protein mit einer in der Natur nicht vorkommenden Struktur. Seither wurden mit Rosetta zahlreiche neuartige Proteine für verschiedene Anwendungen entwickelt, darunter Enzyme, potenzielle Pharmazeutika und Nanomaterialien.
Nobelpreis für Chemie: Design und Strukturvorhersage von Proteinen
Der Chemie-Nobelpreis 2024 wurde an David Baker, Demis Hassabis und John M. Jumper für ihre bahnbrechenden Arbeiten im Bereich der Strukturvorhersage und des Designs von Proteinen verliehen. Baker ist Professor an der Universität Washington, während Hassabis und Jumper bei Google DeepMind tätig sind, was die zunehmende Bedeutung der Künstlichen Intelligenz (KI) in der biochemischen Forschung unterstreicht.Proteine sind essenziell für das Leben und erfüllen vielfältige Funktionen im Organismus. Ihre dreidimensionale Struktur bestimmt dabei maßgeblich ihre Funktion. Die Bestimmung dieser Struktur war lange Zeit ein aufwendiger Prozess, der hauptsächlich auf experimentellen Methoden wie der Röntgenkristallographie beruhte.
David Baker und sein Team entwickelten die Software Rosetta zur Simulation der Proteinfaltung und zum Design neuer Proteine mit maßgeschneiderten Funktionen. Ein Meilenstein war die Konstruktion von Top7 im Jahr 2003, dem ersten De-novo-Protein mit einer in der Natur nicht vorkommenden Struktur. Seither wurden mit Rosetta zahlreiche neuartige Proteine für verschiedene Anwendungen entwickelt, darunter Enzyme, potenzielle Pharmazeutika und Nanomaterialien.
Rosetta verwendet eine Datenbank von Proteinstrukturen, durchsucht sie nach Fragmenten mit der gleichen Struktur wie die gewünschte Struktur, fügt sie zusammen und schlägt dann basierend darauf eine Aminosäuresequenz vor.
Demis Hassabis und John M. Jumper revolutionierten die Proteinstrukturvorhersage mit der Entwicklung von AlphaFold2, einem Deep-Learning-Algorithmus. Trainiert auf umfangreichen Datensätzen bekannter Proteinstrukturen und -sequenzen, kann AlphaFold2 die Struktur von fast allen bekannten Proteinen mit einer Genauigkeit vorhersagen, die der experimenteller Methoden nahekommt.
Demis Hassabis und John M. Jumper revolutionierten die Proteinstrukturvorhersage mit der Entwicklung von AlphaFold2, einem Deep-Learning-Algorithmus. Trainiert auf umfangreichen Datensätzen bekannter Proteinstrukturen und -sequenzen, kann AlphaFold2 die Struktur von fast allen bekannten Proteinen mit einer Genauigkeit vorhersagen, die der experimenteller Methoden nahekommt.
AlphaFold2 analysiert Aminosäuresequenzen und bewertet, wie sie miteinander interagieren könnten. Es wurde seitdem verwendet, um die Strukturen der fast 200 Millionen bekannten Proteine vorherzusagen.
Die Fähigkeit, Proteinstrukturen vorherzusagen und zu entwerfen, hat Vorteile für das Design von proteinbasierten Medikamenten, Sensoren, Impfstoffen, Katalysatoren und mehr. Sie unterstützt auch unser Verständnis bestehender Proteine und wie sie mit anderen Molekülen interagieren.
Die Fähigkeit, Proteinstrukturen vorherzusagen und zu entwerfen, hat Vorteile für das Design von proteinbasierten Medikamenten, Sensoren, Impfstoffen, Katalysatoren und mehr. Sie unterstützt auch unser Verständnis bestehender Proteine und wie sie mit anderen Molekülen interagieren.
Eine ausführliche Erläuterung des wissenschaftlichen Hintergrunds bietet das Nobelkomitee für Chemie in dieser ausgezeichneten Zusammenfassung (LINK). Sehr zu empfehlen!
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Verantwortlicher: Klaus Rudolf; Kommentare und Fragen bitte an: rudolfklausblog@gmail.com
Auf diesem Blog teile ich meine persönlichen Meinungen und Erfahrungen . Es ist wichtig zu betonen, dass ich weder Arzt noch Finanzberater bin. Jegliche Informationen, die ich in meinem Blog vorstelle, stellen weder Anlageempfehlungen noch Therapieempfehlungen dar. Für fundierte Entscheidungen in Bezug auf Gesundheitsfragen oder Finanzanlagen empfehle ich, sich umfassend zu informieren und bei Bedarf einen professioniellen Experten zu konsultieren.
Auf diesem Blog teile ich meine persönlichen Meinungen und Erfahrungen . Es ist wichtig zu betonen, dass ich weder Arzt noch Finanzberater bin. Jegliche Informationen, die ich in meinem Blog vorstelle, stellen weder Anlageempfehlungen noch Therapieempfehlungen dar. Für fundierte Entscheidungen in Bezug auf Gesundheitsfragen oder Finanzanlagen empfehle ich, sich umfassend zu informieren und bei Bedarf einen professioniellen Experten zu konsultieren.
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