Google-Pagerank hilft im Kampf gegen Gifte
Algorithmus erlaubt bessere Simulation von Molekülen
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Giftschrank: Informatik-Algorithmen statt Versuchen (Foto: Flickr/Grey) |
Pullman/Tübingen (pte018/17.02.2012/13:56) Auf der Suche nach neuen Forschungsmethoden lässt sich die Chemie immer öfter von der Informatik inspirieren. Ein aktuelles Beispiel dafür liefern Forscher der Washington State University http://wsu.edu und der University of Arizona http://arizona.edu im "Journal of Computational Chemistry". Es gelang ihnen, den Google-Algorithmus für die Bewertung von Suchergebnissen für chemische Simulationen nutzbar zu machen.
Molekül-Rank
Konkret verwendeten die Forscher die bei Google als "Pagerank" bezeichnete Funktion, mit der die Suchmaschine die Bedeutung von Internetseiten gewichtet. Das wichtigste Kriterium dafür ist das Ausmaß der Verlinkung einer Seite auf anderen Seiten, meist in Form der sogenannten "Hyperlinks". Mit jeder zusätzlichen Verlinkung einer Internetadresse auf anderen Seiten steigt demnach ihre Bedeutung.
Für die chemische Nutzung ersetzten die Forscher um Aurora Clark die Hyperlinks durch die Wasserstoffbrücken, die bei allen Prozessen des Stoffwechsels im Spiel sind. Das von ihnen kreierte Computerprogramm simuliert auf Basis der Verteilung der Wasserstoffbrücken, wie Moleküle auf bestimmte Bedingungen reagieren. So konnten sie etwa das Verhalten von Uran- und Plutoniummolelkülen im Wasser vorhersagen, ohne dazu Experimente mit den gefährlichen Substanzen durchführen zu müssen.
Prinzip der Chemoinformatik
Für Fachexperten ist das Ergebnis keine Neuigkeit. "Die von Google verwendeten Algorithmen waren in der Informatik schon lange vorher bekannt. Die Chemoinformatik macht sich dieses Wissen schon seit Jahrzehnten zunutze, zunehmend etwa im Bereich des maschinellen Lernens", erklärt der Bioinformatiker Oliver Kohlbacher von der Universität Tübingen http://abi.inf.uni-tuebingen.de im pressetext-Interview.
Zahlreiche Industrieanwendungen bauen bereits auf so gewonnenen Erkenntnissen, wie etwa Verfahren zur Vorhersage von Bioverfügbarkeit oder der Aktivität von Materialien.
Abstract der Originalstudie unter http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jcc.22917/abstract
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