Innovative Algorithmen der künstlichen Intelligenz für die Modellierung und das Docking von GPCRs (A07)

• Fachliche Zuordnung: Biophysik ; Biochemie ; Bioinformatik und Theoretische Biologie ; Strukturbiologie
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 421152132

Projekt A07 entwickelt innovative Computeralgorithmen, die computergestützte Wirkstoffentwicklung für G-Protein gekoppelte Rezeptoren (GPCRs) ermöglicht. Insbesondere werden wir (i) Technologien für künstliche Intelligenz zur Vorhersage der GPCR-Struktur und -Dynamik mit ALPHAFOLD und ROSETTAFOLD entwickeln, (ii) Elektronenparamagnetische Resonanzdaten (EPR) / Kernmagnetische Resonanzdaten (NMR) in die molekulare Modellierung integrieren, um in einem integrativen Strukturbiologieansatz biologisch relevante Konformationen zu erkennen, (iii) Hochdurchsatz-Screening einer ultragroßen Bibliothek verwenden, um neuartige Agonisten, Antagonisten und allosterische Modulatoren zu identifizieren, und (iv) Struktur- und Ligandenbasierte Bewertungsfunktionen für das Screening ultragroßer Bibliotheken entwickeln, auf Basis von Deep-Learning künstliche Intelligenz.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 1423: Strukturelle Dynamik der GPCR-Aktivierung und -Signaltransduktion
• Antragstellende Institution: Universität Leipzig
• Teilprojektleiter: Professor Dr. Jens Meiler