Max Beining ist seit Januar 2023 Doktorand in der Forschungsgruppe von Prof. Jens Meiler am Institut für Wirkstoffentwicklung der Universität Leipzig und beschäftigt sich mit der Entwicklung, Erweiterung und Neuausrichtung computergestützter Methoden für das Protein-Design. Mit der Veröffentlichung von AlphaFold im Jahr 2020 und dem damit verbundenen Aufschwung von Deep-Learning-Techniken zur Vorhersage und zum Design von Proteinstrukturen hat das Feld enorm an Beachtung gewonnen und gilt als eines der zukunftsträchtigsten Forschungsfelder. Die Anwendungen reichen von der schnelleren Generierung neuer Impfstoffe gegen potenzielle virale Infektionskrankheiten über zielgerichtetere Diagnostik mithilfe chemischer Sensoren bis hin zu neuen Ansätzen zur Unterdrückung von Tumorwachstum.

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Max Beining bei dem EMBO Practical Course Latin American Workshop on AI for Protein Design

Durch Verbesserungen und die Entwicklung neuer Methoden erweitern sich die technologischen Möglichkeiten stetig. Allerdings entwickelt sich das Feld rapide. Werkzeuge, die heute noch aktuell sind, können in wenigen Jahren obsolet sein. Gerade für den wissenschaftlichen Nachwuchs ist die Fülle an Techniken oft schwer zu erfassen. Vor dem Hintergrund vorangegangener Lehrtätigkeiten bei vergleichbaren Workshops in Ljubljana und Kopenhagen wurde Max Beining von César A. Ramírez-Sarmiento der Pontificia Universidad Católica de Chile als Dozent beim EMBO Practical Course "Latin American Workshop on AI for Protein Design (AI4PD)" in Puerto Varas (Chile) eingeladen, um neuen Doktorand:innen und Industriepartnern jene Methoden näherzubringen. Zusammen mit einem internationalen Team der LMU München, der Harvard-Universität oder der renommierten Universität Washington leitete er dort praxisorientierte Tutorien und Vorträge zur Anwendung aktueller KI-basierter Werkzeuge wie RFDiffusion3, BindCraft und FrustraMPNN. Teilnehmer:innen aus 17 Ländern lernten im Workshop State-of-the-Art-Techniken der computergestützten Proteinmodellierung und -designs kennen, darunter AlphaFold, RoseTTAFold und ProteinMPNN.

Ein integrierter, mehrtägiger Hackathon ermöglichte die unmittelbare Anwendung der erlernten Methoden auf eigene Fragestellungen und brachte großartige, kreative Ideen für neuartige Proteindesigns hervor. Das Format befähigte die Nachwuchswissenschaftler:innen, diese KI-Instrumente als Standardwerkzeuge in ihren zukünftigen Forschungsprojekten zu etablieren. Der Workshop hat außerdem dazu beigetragen, die Community des Proteindesigns in Lateinamerika zu stärken und die europäischen Beziehungen zu den Kolleginnen auf dem amerikanischen Kontinent weiter auszubauen.