Biomolekulare Foundation-Modelle für Entdeckungen in der Biowissenschaft

Protein-Foundation-Modelle leisten für Proteine das, was GPT-4 für Sprache getan hat: Sie erlernen die Regeln der Faltung, Funktion und Evolution in einem einzigen, wiederverwendbaren neuronalen Netzwerk.

Protein-Foundation-Modelle – Transformer mit Milliarden Parametern wie AlphaFold 3, ESM-3, Proteína und Pallatom – vereinen zuvor getrennte Pipelines für Faltungsprognose, Mutationsscanning, Docking und De-novo-Design in einer einzigen, per Prompt steuerbaren Engine. Dank enormer Skalierung (massive Datenmengen und Parameteranzahl), Multimodalität (gemeinsame Einbettungen von Sequenzen, Strukturen und Liganden) sowie Steuerbarkeit (durch Prompting oder schnelle Feinabstimmungen) haben sie das Potenzial, wochenlange Laborarbeit oder Programmieraufwand in Minuten der Inferenz zu verwandeln und die Protein-Forschung und -Entwicklung zu einem softwarezentrierten Workflow zu machen.

Modelle der nächsten Generation (AlphaFold 3, ESM-3, Proteína, Pallatom) vereinen Faltungsprognose, Variantenbewertung, molekulares Docking und bedarfsgesteuertes Proteindesign in einer einzigen KI-Pipeline.

Bald werden diese Modelle über die Faltung hinausgehen und die vollständige Herstellung ermöglichen – sie entwerfen dann Mehrkettenkomplexe, metabolische Pfade und sogar adaptive Biomaterialien auf Abruf. Erwarten Sie, dass drei Strömungen diese Zukunft antreiben: die fortgesetzte Skalierung hin zu Billionen-Token-Trainingsdatensätzen, die seltene Faltungen erfassen; eine tiefere multimodale Verschmelzung, die Kryo-EM-Karten, Einzelzellmessungen und Reaktionskinetik miteinander verknüpft; sowie steckbare Adapter (Action Layers), die die Koordinaten eines Modells direkt in DNA-Konstrukte oder zellfreie Expressionsprotokolle übersetzen. Um diese Vision zu verwirklichen, werden gemeinsame, hochwertige strukturelle und funktionale Datensätze, offene Benchmarking-Tools zur Bewertung der generativen Genauigkeit und Sicherheit sowie rechen-effiziente Methoden benötigt, damit nicht nur Großkonzerne, sondern auch Labore und Start-ups mit der Geschwindigkeit von Foundation-Modellen iterieren können.

Genomische Foundation-Modelle wie Evo 2, Nucleotide Transformer, Enformer und Geneformer entwickeln sich von wissenschaftlichen Veröffentlichungen hin zu Produkten im frühen Entwicklungsstadium. 

Diese Modelle führen bereits bei Benchmarks zur Vorhersage von Varianteneffekten und Einzelzellannotationen, decken heute jedoch noch immer nur einen Teilbereich der Genom-Biologie ab. Ihr Erfolgsrezept bis jetzt ist einfach, aber leistungsstark: enorme Skalierung (Milliarden von DNA-Token und Transformer-Parametern), selbstüberwachtes Transferlernen (Vortraining mit Omics-Daten, gefolgt von leichtem Fine-Tuning) und bei einigen Modellen Multimodalität (Vereinigung von Sequenz-, Chromatin- und Einzelzelldaten in einem Modell). Mit dem Wachstum offener Datensammlungen und der Verbesserung GPU-effizienter Trainingsverfahren ist zu erwarten, dass diese „genomischen Foundation-Modelle“ zu einer Standardkomponente in jedem Life-Science-Tech-Stack werden.

Genomische Foundation-Modelle (Evo 2, Nucleotide Transformer, Enformer v2, scGPT) verwandeln Milliarden von DNA-Token in Echtzeit-Vorhersagen zu Varianteneffekten, Einzelzellannotationen und CRISPR-bereites Design und ebnen so den Weg für genomeweite KI-Co-Piloten und die nächste Generation therapeutischer Entdeckungen.

Als Nächstes steht die Ära genomeweiter KI-Co-Piloten bevor: Studien wie Geneformer und Evo 2 zeigen, dass Transformer-Modelle nicht nur vorhersagen, sondern auch nützliche CRISPR-Edits, de-novo-Promotoren und Regulationskreise vollständig in silico entwerfen können. Aufkommende Architekturen wie HyenaDNA, GenSLM und Longformer-DNA können Kontextfenster von über 1 Mbp erweitern und 3D-Chromatinschleifen sowie langreichweitige Genregulation erfassen. Letztendlich können multiomische Daten Methylierung, ATAC-seq und räumliche RNA in Sequenz-Einbettungen integrieren, um tiefere biologische Erkenntnisse zu ermöglichen. Diese Fortschritte werden die Echtzeit-Triage klinischer Varianten, die Hochdurchsatz-Entdeckung von Enhancern und zukünftige therapeutische Designansätze wie programmierbare Zelltherapien vorantreiben – alles über eine einzige API für das genomische Foundation-Modell. Die Realisierung dieser Zukunft erfordert offene, datenschutzsichere Genom-Datensätze, standardisierte Zero-Shot-Benchmarks sowie eine Recheninfrastruktur und Software der nächsten Generation, die das Pretraining mit Billionen von Token auch außerhalb von Hyperscale-Laboren erschwinglich machen.

Chemische Foundation-Modelle haben sich von Forschungsdemos zu praxisnahen Werkzeugen für die Medikamentenentwicklung entwickelt. 

Modelle wie MoLFormer-XL, Uni-Mol 2, MolMIM und GenMol analysieren Hunderte Millionen Kleinmolekül-Sequenzen (SMILES), 3D-Strukturen und quantenchemische Daten, um neue Medikamentenkandidaten vorzuschlagen, wichtige biochemische Eigenschaften in Sekundenschnelle vorherzusagen und mögliche Syntheserouten zu skizzieren. Drei Kräfte treiben diesen Fortschritt voran: 3D-bewusste Transformer und Diffusionsmodelle, die die molekulare Form verstehen; Multitask-Vortraining, das einem Modell ermöglicht, Eigenschaftsvorhersage, Bindungs-Scoring und Syntheseplanung zu übernehmen; und simulationsgestütztes Lernen, das physikalisches Wissen aus Quanten- und molekulardynamischen Simulationen einbettet.

Foundation-Modelle für kleine Moleküle wie MoLFormer-XL, Uni-Mol 2, MolMIM und GenMol verwenden SMILES-Strings, 3D-Strukturen und quantenchemische Daten, um Medikamentenkandidaten zu generieren, ADMET-Eigenschaften vorherzusagen und Syntheserouten mithilfe von 3D-gestützten, multitaskfähigen Transformern zu planen.

Große Graphtransformatoren, die auf chemischen Reaktionen, molekularen Simulationen und 3D-Strukturen trainiert wurden, können Synthesen vorschlagen, Toxizität kennzeichnen und umweltfreundliche Katalysatoren basierend auf einer gemeinsamen Einbettung empfehlen. Ihre Weiterentwicklung basiert auf drei Faktoren: immer größeren Daten- und Parameterumfang, multimodales Vortraining, das Spektren und Kristallstrukturen mit Reaktionsbedingungen verbindet, sowie steckbare Adapter, die ein Modell innerhalb von Minuten auf spezialisierte Gerüste anpassen. Eine breite Anwendung erfordert noch offene, hochwertige Datensätze zu Reaktionen und Eigenschaften, strenge Benchmarks sowie eine effizientere GPU-Leistung für Milliarden-Token-Durchläufe. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, werden Foundation-Modelle der Chemie die Zeit für Lead-Optimierung verkürzen, Laborabfälle reduzieren und die prädiktive Synthese in medizinalchemischen Workflows zur Routine machen.