RoseTTAFold

RoseTTAFold ist ein von der University of Washington entwickeltes, KI-gestütztes Werkzeug zur präzisen Vorhersage von dreidimensionalen Proteinstrukturen. Das Tool nutzt tief neuronale Netzwerke, um aus einfachen primären Aminosäuresequenzen detaillierte 3D-Modelle von Proteinen und Proteinkomplexen zu berechnen. Die Architektur basiert auf einem neuartigen Drei-Spur-Netzwerk ("three-track network"), das Informationen auf Sequenz-, Residuen- und 3D-Koordinatenebene gleichzeitig verarbeitet.

Im Vergleich zu klassischen experimentellen Methoden wie der Röntgenkristallographie oder der Kryo-Elektronenmikroskopie ermöglicht RoseTTAFold die Erstellung valider Strukturmodelle in wenigen Minuten bis Stunden. Neben einzelnen Monomeren kann das System auch komplexe Protein-Protein-Interaktionen sowie Bindungen zwischen Proteinen und Nukleinsäuren (DNA/RNA) mit hoher Genauigkeit modellieren. Dies beschleunigt das Verständnis molekularer Mechanismen in der biologischen Grundlagenforschung erheblich.

Die Software wird der weltweiten Forschungsgemeinschaft sowohl über den kostenfreien Webdienst Robetta als auch als Open-Source-Code zur lokalen Ausführung zur Verfügung gestellt. RoseTTAFold gilt zusammen mit AlphaFold als bahnbrechender Meilenstein in der computergestützten Strukturbiologie. Es bildet heute eine wesentliche Grundlage für moderne Anwendungen in der Wirkstoffforschung und im Protein-Engineering.

• Drei-Spur-Netzwerkarchitektur — Verarbeitet zeitgleich 1D-Sequenzdaten, 2D-Abstandsmatrizen und 3D-Koordinaten im ständigen Austausch für maximale Vorhersagegenauigkeit.
• Modellierung von Proteinkomplexen — Spezialisiert auf die Vorhersage von Multiprotein-Prozessen und Interaktionsflächen zwischen verschiedenen Proteinketten.
• Flexible Einsatzmöglichkeiten — Nutzbar als benutzerfreundlicher Webdienst (Robetta) oder als lokal anpassbare PyTorch-Pipeline für eigene Rechenzentren.

Strukturbiologen, Bioinformatiker, medizinische Forscher und Biotechnologie-Unternehmen, die präzise 3D-Proteinstrukturen für Analysen und Experimente benötigen.

Ein Molekularbiologe untersucht ein neu entdecktes virtuelles Enzym, dessen dreidimensionale Struktur bisher nicht experimentell gelöst werden konnte. Durch Eingabe der Aminosäuresequenz in RoseTTAFold erhält das Forschungsteam innerhalb kurzer Zeit ein hochauflösendes 3D-Modell des Proteins. Anhand dieses Modells lassen sich aktive Zentren punktgenau lokalisieren und gezielte Mutagene-Experimente im Labor vorbereiten.

• Strukturbiologen, Bioinformatiker, medizinische Forscher und Biotechnologie-Unternehmen, die präzise 3D-Proteinstrukturen für Analysen und Experimente benötigen.
• Ein Molekularbiologe untersucht ein neu entdecktes virtuelles Enzym, dessen dreidimensionale Struktur bisher nicht experimentell gelöst werden konnte.
• Drei-Spur-Netzwerkarchitektur: Verarbeitet zeitgleich 1D-Sequenzdaten, 2D-Abstandsmatrizen und 3D-Koordinaten im ständigen Austausch für maximale Vorhersagegenauigkeit.
• Modellierung von Proteinkomplexen: Spezialisiert auf die Vorhersage von Multiprotein-Prozessen und Interaktionsflächen zwischen verschiedenen Proteinketten.
• Flexible Einsatzmöglichkeiten: Nutzbar als benutzerfreundlicher Webdienst (Robetta) oder als lokal anpassbare PyTorch-Pipeline für eigene Rechenzentren.

Nicht geeignet für Anwender ohne fundierte Vorkenntnisse in Biochemie oder Bioinformatik. Zudem sollten vertrauliche pharmazeutische Sequenzen nicht über den öffentlichen Webserver übermittelt werden.

• AlphaFold — Open Source · Sitz: London, Vereinigtes Königreich · DSGVO / EU
• Cradle — Paid · Sitz: Amsterdam, Niederlande · DSGVO / EU
• ESMFold — Open Source · Sitz: Menlo Park, Vereinigte Staaten · DSGVO / EU
• Owkin — Paid · Sitz: Paris, Frankreich · Unklar
• Schrödinger Maestro — Paid · Sitz: New York, Vereinigte Staaten · Unklar