Forscher am Carl R. Woese Institute for Genomic Biology haben erfolgreich generative künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt, um neue mitochondriale Targeting-Sequenzen (MTSs) zu entwerfen [1, 4, 5]. Diese Innovation verspricht, die Untersuchung und Manipulation von Mitochondrien, den energieproduzierenden Organellen der Zelle, zu verbessern [1, 5, 7].
Die KI identifizierte Schlüsselmerkmale effektiver MTSs, wie z. B. eine positive Ladung und eine Neigung zur Bildung einer α-Helix [1, 2]. Das Team erstellte daraufhin eine Million KI-generierter MTSs und bewertete experimentell die mitochondrialen Targeting-Fähigkeiten von 41 dieser Sequenzen, wobei eine Erfolgsrate von 50 % bis 100 % in Hefe-, Pflanzen- und Säugetierzellen erzielt wurde [1, 6].
Diese KI-designten Sequenzen wurden erfolgreich im Metabolic Engineering und in der Proteindelivery eingesetzt und eröffnen neue Möglichkeiten für therapeutische Anwendungen und ein tieferes Verständnis der mitochondrialen Evolution [1, 2, 5]. Diese im Mai 2025 veröffentlichte Studie unterstreicht das Potenzial von KI in der synthetischen Biologie und Biotechnologie, indem sie die begrenzte Verfügbarkeit verschiedener MTSs angeht, die für eine effiziente Forschung und Entwicklung in der mitochondrialen Biologie von entscheidender Bedeutung ist [1, 4, 7].