Der Workshop in Singapur ging über traditionelle Formate hinaus und legte den Schwerpunkt auf einen interaktiven und kollaborativen Ansatz. Die Teilnehmer:innen tauchten in ein intensives Programm ein, das Unterweisungen in den Schwerpunkten Künstliche Intelligenz, Molekulardynamik und Strukturbiologie mit der Entwicklung praktischer Forschungsprojekte verband. Dabei profitierten die Teilnehmer:innen vom direkten Austausch mit Expert:innen, darunter auch Prof. Travis Wheeler, der mit einem Teil seines Labors WheelerLab vor Ort war, um die methodische Arbeit der Teilnehmer:innen aktiv zu begleiten.

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Gruppenbild der Teilnehmenden vom CompBio Asia 2026 Workshop

In seiner Forschung am Institut für Wirkstoffentwicklung und am Fraunhofer IZI (Institut für Zelltherapie und Immunologie) beschäftigt sich Johannes Klier mit der Frage, wie mithilfe von Strukturmodellierung und künstlicher Intelligenz Sequenzierdaten genutzt werden können, um die Effektivität von Krebstherapien vorherzusagen. Ein besonderes Interesse liegt dabei in der Vorhersage der 3D-Strukturen von Proteinisoformen, also Proteinen, die vom selben Gen abstammen, jedoch von Patient:in zu Patient:in variieren können. Durch die dynamische Natur dieser Varianten entstehen besondere Anforderungen an die Vorhersage, die bisher nur wenig erforscht ist.

Im Rahmen des Workshops widmete sich Johannes gemeinsam mit zwei weiteren Teilnehmenden der Frage, wie sich die Strukturvorhersage von Proteinisoformen durch die Verwendung verschiedener Modelle wie AlphaFold2 und AlphaFold3 sowie die gezielte Manipulation von Multiple Sequence Alignments (MSA) optimieren lässt. MSAs werden bei diesen Modellen als Teil des Inputs verwendet und sind meist ausschlaggebend für die Qualität der Vorhersage. Da durch alternatives Splicing entstehende Isoformen Sequenzen unterschiedlicher Kombinationen an Exons besitzen, muss diese Unterscheidung schon bei der Erstellung der MSAs bedacht werden. Die nativ von den Modellen genutzten Algorithmen sind dazu bisher nicht in der Lage. Unterstützung fand Johannes dabei durch die Expertise des WheelerLabs: Das von ihnen entwickelte Tool BATH (Better Alignments with Translated HMMER) erwies sich als nützlich, um deletierte Regionen in Isoformen zu erfassen und in der Erstellung der MSAs einzuarbeiten.

Die während des Workshops erarbeiteten Ansätze bilden nun die Grundlage für eine geplante gemeinsame Publikation, die Johannes in direkter Kollaboration mit der Arbeitsgruppe um Wheeler vorantreiben wird.