q&more
Meine Merkliste
my.chemie.de  
Login  

News

SMART: Gesichtserkennung für molekulare Strukturen

Paradigmenwechsel in der Auswertung von NMR-Spektren

Chen Zhang, Bill Gerwick

Die SMART-Cluster-Map basiert auf Trainingsergebnissen von 2.054 HSQC-Spektren mit über 83.000 Iterationen, wobei die Inset-Boxen verschiedene Klassen repräsentieren.

09.11.2017: Ein interdisziplinäres Forscherteam der University of California San Diego hat eine Methode entwickelt, mit der sich die molekularen Strukturen von Naturprodukten schneller und genauer als mit bisherigen Methoden identifizieren lassen. Die Methode funktioniert wie eine Gesichtserkennung für molekulare Strukturen - sie verwendet ein Spektrum, das für jedes Molekül einzigartig ist, und leitet es dann durch ein tiefliegendes neuronales Netzwerk, um das unbekannte Molekül in einem Cluster von Molekülen mit ähnlichen Strukturen zu platzieren.

Das zum Patent angemeldete neue System trägt den Namen "SMART", was für Small Molecule Accurate Recognition Technology steht und das Potenzial hat, den Prozess der Identifizierung der molekularen Struktur um das Zehnfache zu beschleunigen. Diese Entwicklung könnte einen Paradigmenwechsel in den Bereichen der chemischen Analytik, Pharmazie und Wirkstoffforschung bedeuten, da 70 Prozent aller von der FDA zugelassenen Arzneimittel auf Naturprodukten wie Bodenmikroorganismen, Landpflanzen und zunehmend auch marinen Lebewesen wie Algen basieren.

Diese Arbeit stellt eine Zusammenarbeit zwischen der UC San Diego Jacobs School of Engineering und der UC San Diego Scripps Institution of Oceanography dar.

"Die Struktur eines Moleküls ist die Grundlage für Informationen", sagt Bill Gerwick, Professor für Ozeanographie und Pharmazeutische Wissenschaften an der UC San Diego's Scripps Institution of Oceanography. "Sie müssen die Struktur für jede FDA-Zulassung vorweisen können." Wenn man geistiges Eigentum erwerben will, muss man diese Struktur patentieren lassen, wenn man Analoga aus diesem Molekül machen will, muss man wissen, was das Ausgangsmolekül ist - es ist eine wichtige Information."

Chen Zhang ist Doktorand an der UC San Diego Jacobs School of Engineering. Er erklärt, dass die Bestimmung der Struktur eines Moleküls ein Flaschenhals in der Naturstoffforschung sein kann. Experten brauchen Monate und sogar Jahre, um die richtige und vollständige Struktur genau zu bestimmen. Während jedes Molekül und sein Identifikationszeitraum unterschiedlich sind, gibt der SMART-Ansatz den Forschern einen ersten Anhaltspunkt dafür, unter welche Familie ein neues Molekül fällt.

"Wir konnten den Prozess beschleunigen, indem wir im Wesentlichen Gesichtserkennungssoftware verwenden, um die wichtigsten Informationen über die Moleküle zu erhalten", erklärt Gerwick. Die Schlüsselinformation, die das Team verwendet, ist ein HSQC-Spektrum. Es produziert eine topologische Karte von Spots, die zeigt, welche Protonen im Molekül direkt an welche Kohlenstoffatome gebunden sind und für jedes Molekül einzigartig sind.

Zhang und Gerwick haben sich mit Gary Cottrell, einem Informatik- und Ingenieurprofessor an der UC San Diego Jacobs School of Engineering, zusammengetan, um ein tieflernes System zu entwickeln, das mit Tausenden von HSQC-Spektren aus der Literatur trainiert wurde. Dieses neuronale Konvolutionsnetzwerk nimmt ein 2D-Bild des HSQC-NMR-Spektrums eines unbekannten Moleküls auf und bildet es in einem 10-dimensionalen Raum in der Nähe ähnlicher Moleküle ab, was es den Forschern erleichtert, die Struktur eines unbekannten Moleküls zu verstehen.

"Chen nahm diese Annäherung, um NMR Spektren von über 4.000 Verbindungen von der Literatur zu erhalten, indem er buchstäblich heraus die Bilder aus den Publikationen schnitt," Cottrell sagte. "Es war eine gewaltige Anstrengung! Trotzdem reicht das normalerweise nicht aus, um ein tiefliegendes Netzwerk zu trainieren, aber wir haben eine Technologie namens Siamesisches Netzwerk verwendet, in dem Sie mit Bildpaaren trainieren. Das verstärkt Ihre Schulung um das Quadrat der Anzahl der Verbindungen in einer Familie und macht dieses Projekt erst möglich."

Gerwick hat damit zum ersten Mal einen Ingenieurstudenten als Mentor begleitet und der Austausch erwies sich als fruchtbar.

"Es war eine wundervolle Interaktion. UC San Diego hat etwas wirklich ziemlich magisches in sich. Und das ist die Tiefe der Zusammenarbeit, die zwischen den Abteilungen stattfindet - das ist phänomenal", sagte Gerwick. "Wenn man versucht, aus einer anderen Disziplin etwas zu übernehmen, was in dieser Disziplin vielleicht sogar alltäglich ist, und es auf eine neue und einzigartige Weise in unserer Disziplin anwendet, ist es eine Gelegenheit, diese Art von Paradigmenwechsel-Ding wirklich zu haben. Und ich denke, dass diese Technologie mit einigen Fortschritten ein echter Paradigmenwechsel in der Art und Weise sein könnte, wie wir alle Arten von Chemie und chemischer Analyse durchführen."

Das Team erhält diese Chance auf Weiterentwicklung dank eines Zuschusses von 550.000 USD von den National Institutes of Health, um effiziente Methoden zu entwickeln, die die automatisierte strukturelle Klassifizierung, die Entdeckung von Merkmalen und die Strukturaufklärung von Naturprodukten erleichtern und eine Infrastruktur aufbauen, die mit den Daten der Gemeinschaft interagiert.

Originalveröffentlichung:
Chen Zhang, Yerlan Idelbayev, Nicholas Roberts, Yiwen Tao, Yashwanth Nannapaneni, Brendan M. Duggan, Jie Min, Eugene C. Lin, Erik C. Gerwick, Garrison W. Cottrell & William H. Gerwick; "Small Molecule Accurate Recognition Technology (SMART) to Enhance Natural Products Research"; Scientific Reports; 2017

Fakten, Hintergründe, Dossiers

  • UC San Diego
  • Naturstoffe
  • Strukturanalysen
  • HSQC-NMR
  • Wirkstoffforschung
  • Scripps

Mehr über UCSD

  • News

    Ein fehlerhaftes Bearbeitungsenzym fördert Verlust von Tumorsuppressor

    Forscher der University of California San Diego School of Medicine berichten, dass der Nachweis von "Copy Editing" durch ein Stammzellenenzym namens ADAR1, das in mehr als 20 Tumorarten aktiv ist, eine Art molekulares Radar zur Früherkennung von Malignomen bereitstellen kann und ein neues t ... mehr

    Den (lebensbedrohlichen) Müll entsorgen

    Wissenschaftler wissen seit Jahrzehnten, dass bestimmte Bakterien kleine kugelförmige Versionen von sich selbst produzieren. Obwohl es ihnen an Basismaterialien fehlt, um sich zu vermehren oder wie normale Zellen zu funktionieren, ist das Interesse an solchen "Minizellen" in jüngster Zeit g ... mehr

    Mikro-U-Boote für den Magen

    Winzige „U-Boote“, die eigenständig durch den Magen sausen, Magensäure als Treibstoff verwenden, diese dabei rasch neutralisieren, um dann ihre Fracht passgenau beim gewünschten pH-Wert freizusetzen: Was nach Science Fiction klingt, ist ein neuer Ansatz zur Behandlung von Magenerkrankungen ... mehr

q&more – die Networking-Plattform für exzellente Qualität in Labor und Prozess

q&more verfolgt den Anspruch, aktuelle Forschung und innovative Lösungen sichtbar zu machen und den Wissensaustausch zu unterstützen. Im Fokus des breiten Themenspektrums stehen höchste Qualitätsansprüche in einem hochinnovativen Branchenumfeld. Als moderne Wissensplattform bietet q&more den Akteuren im Markt einzigartige Networking-Möglichkeiten. International renommierte Autoren repräsentieren den aktuellen Wissenstand. Die Originalbeiträge werden attraktiv in einem anspruchsvollen Umfeld präsentiert und deutsch und englisch publiziert. Die Inhalte zeigen neue Konzepte und unkonventionelle Lösungsansätze auf.

> mehr zu q&more

q&more wird unterstützt von:

 

Ihr Bowser ist nicht aktuell. Microsoft Internet Explorer 6.0 unterstützt einige Funktionen auf Chemie.DE nicht.