KI entwirft RNA-Schalter für logische Entscheidungen in Zellen
18.03.2026 von Centre for Synthetic Biology/sip
Wie lassen sich Zellen so programmieren, dass sie auf komplexe Signale reagieren und gezielt Entscheidungen treffen, ähnlich wie eine logische Schaltung am Computer? Ein interdisziplinäres Team aus zwei Arbeitsgruppen des Centre for Synthetic Biology – darunter die Gruppe von Prof. Koeppl vom Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik (etit) – hat dafür einen neuen Ansatz entwickelt: einen RNA-basierten genetischen Schalter. Die Ergebnisse erschienen im Fachjournal Nucleic Acids Research.
Der Schalter basiert auf sogenannten Riboswitches: kurze Abschnitte der messenger RNA (mRNA), die auf bestimmte kleine Moleküle („Liganden“) reagieren können. Bindet der Ligand an den „Schalter“, ändert sich die Form der RNA, und das Ribosom, das nach Anleitung der mRNA ein Protein herstellen sollte, wird blockiert.
Riboswitches sind besonders attraktiv für die Synthetische Biologie, weil sie ohne zusätzliche Proteine funktionieren, sehr klein sind und ihre Erzeugung in der Zelle kaum Energie benötigt. Damit eignen sie sich hervorragend als Werkzeuge für synthetische Genregulation. Das Forschungsteam der TU Darmstadt hat nun zwei solcher Riboswitches miteinander kombiniert. So entstand ein Schalter, der zwei unterschiedliche molekulare Signale gleichzeitig auswerten kann. Erstautor Dr. Daniel Kelvin, Mitarbeiter im Centre for Synthetic Biology der TU Darmstadt, konnte zeigen, dass die nahtlose Verbindung zweier Riboswitches die Erzeugung von genetischen Schaltelementen mit zwei verschiedenen Inputs ermöglicht.
Computer-„Funktionen" in lebenden Zellen
„Wir nutzen diese auf RNA basierenden Dual-Input-Schalter, um logische Funktionen wie im Computer in lebenden Zellen zu realisieren“, so Kelvin. „Dafür haben wir eine Kombination aus zwei Riboswitches konstruiert, die wie ein boolesches NAND-Gatter funktioniert.“
Ein NAND-Gatter ist ein grundlegendes Bauteil digitaler Elektronik. Es liefert nur dann ein „Aus“-Signal, wenn beide Eingaben gleichzeitig aktiv sind. In allen anderen Fällen bleibt das Signal „Ein“.
Übertragen auf die Biologie bedeutet das: Nur wenn zwei verschiedene Liganden gleichzeitig an den Riboswitch binden, wird die Genexpression, also die Herstellung von den in den Genen kodierten Proteinen, abgeschaltet. Fehlt auch nur einer der beiden Liganden, bleibt das Gen aktiv. Ein solches Verhalten ist komplex und bisher in der Natur nicht bekannt. Hinzu kommt, dass die Anzahl unterschiedlicher Sequenzvarianten exponentiell mit der Sequenzlänge wächst.
Laborexperimente mit KI kombiniert
Das machte die Konstruktion dieses hybriden NAND-Riboswitches zu einer großen Herausforderung. Um geeignete Varianten zu finden, kombinierte das Team Laborexperimente mit Methoden der künstlichen Intelligenz. Die Forschenden erzeugten zunächst tausende Varianten des RNA-Schalters. Anschließend testeten sie im Labor, wie diese Varianten auf verschiedene Kombinationen von Liganden reagieren. Die Ergebnisse dienten als Trainingsdaten für ein Computerprogramm.
Erik Kubaczka, ebenfalls Mitarbeiter im Centre for Synthetic Biology und Mitautor der Veröffentlichung, erklärt: „Im Anschluss sagt ein Deep-Learning-Modell voraus, welche RNA-Varianten die NAND-Funktion am besten erfüllt. Unser Optimierungsalgorithmus basierend auf Bayes’scher Optimierung wählt dann gezielt neue Kandidaten aus – und lernt mit jedem Experiment dazu."
Mit diesem Ansatz konnte das Team bereits nach 82 getesteten Varianten mehrere stark verbesserte RNA-Schalter identifizieren. Der beste Kandidat zeigte eine sehr klare Trennung zwischen „Ein“- und „Aus“-Zustand.
Biosensoren für Medizin und Umwelt
Mit dem neuen Hybrid-Riboswitch und dem KI-basierten Entwurfsverfahren stellt das Team um TU-Professorin Beatrix SüßTU-Professorin Beatrix Süß (Centre for Syntheic Biology, Arbeitsgebiet Synthetic RNA Biology) und Professor Heinz Koeppl (Centre for Syntheic Biology, Arbeitsgebiet Selbstorganisierende Systeme) eine Möglichkeit zur Verfügung, biologische Schaltungen gezielter zu entwerfen. Da sich aus NAND-Gattern viele andere logische Funktionen aufbauen lassen, könnten lebende Zellen künftig lernen, komplexere Entscheidungen zu treffen – etwa nur dann eine Substanz herzustellen, wenn bestimmte Kombinationen von Nährstoffen oder Signalmolekülen vorhanden sind.
Außerdem könnten so Biosensoren für Medizin und Umwelt hergestellt werden, die beispielsweise bestimmte Stoffwechselzustände erkennen, Tumor-Signaturen identifizieren oder Umweltgifte in bestimmten Kombinationen melden.
Das Projekt zeigt eindrucksvoll, wie Biologie und künstliche Intelligenz zusammenwachsen – und wie maschinelles Lernen hilft, neue funktionale RNA-Elemente zu entdecken, die die Natur selbst nie hervorgebracht hat.
Die Veröffentlichung
Daniel Kelvin, Erik Kubaczka, Marianna Karava, Heinz Koeppl, Beatrix Suess: „Iterative design of a NAND hybrid riboswitch by deep batch Bayesian optimization“, in: Nucleic Acids Research, Volume 54, Issue 5, 24 March 2026, gkag145
Das Centre for Synthetic Biology an der TU Darmstadt
Mit dem Centre for Synthetic Biology wird die Synthetische Biologie als ein definiertes Profilthema innerhalb des Forschungsfeldes Matter and Materials der TU Darmstadt etabliert. Das Centre vereint Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Biologie, Chemie und Elektro- und Informationstechnik, Materialwissenschaften und Physik, Maschinenbau und Gesellschaftswissenschaften.
Die Synthetische Biologie beschreibt den ingenieurwissenschaftlichen Ansatz, biologische Zellen mit neuer molekularer Funktionalität auszustatten. Anders als die traditionelle Biotechnologie folgt sie dabei dem Prinzip, diese Funktionalität durch die Komposition einzelner, gut charakterisierter, standardisierter molekularer Komponenten zu erzielen. Dabei helfen neue Verfahren der Molekularbiologie
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