HOUSTON, 29. Mai 2026 /PRNewswire/ -- Sino Biological, Inc. (Shenzhen Stock Exchange: 301047.SZ) hat bekannt gegeben, dass sein Arbeitsablauf für die Gensynthese und zellfreie Proteinexpression in einer kürzlich in Nature Communications veröffentlichten Studie des Tencent AI for Life Sciences Lab verwendet wurde, die eine schnelle Validierung von KI-entwickelten Proteinen mit verbesserter Aktivität, Stabilität und Multifunktionalität ermöglicht.

Brückenschlag zwischen AI-Protein-Design und experimenteller Validierung

Künstliche Intelligenz hat das Design von Protein-Aminosäuresequenzen beschleunigt; die Umsetzung der computergestützten Entwürfe in funktionelle Proteine bleibt jedoch eine zentrale Herausforderung in der Proteinentwicklung. Aktivität, Stabilität, Faltung und Expression von Proteinen werden durch komplexe strukturelle und biochemische Faktoren beeinflusst, was häufig zu Diskrepanzen zwischen In-silico-Vorhersagen und Experimenten führt.

Um diese Lücke zu schließen, wurde in der Studie ein Ontology Reinforcement Iteration (ORI)-Rahmen eingeführt, der die Protein-Ontologie mit dem Reinforcement Learning aus dem Wet-Lab-Feedback verbindet. Experimentelle Daten, einschließlich Proteinexpressionsniveaus und funktioneller Aktivität, wurden kontinuierlich in das Modell zurückgeführt, was eine iterative Optimierung der Proteinsequenzen und eine verbesserte Designgenauigkeit ermöglichte.

Zellfreie Proteinsynthese beschleunigt die AI-Designschleife

Die Forscher verwendeten anschließend das  XPressMAX™ Cell-Free Protein Synthesis Kit von Sino Biological, um eine schnelle Proteinexpression und ein funktionelles Screening zu ermöglichen. Protein-kodierende Sequenzen, die in den Expressionsvektor des Kits kloniert und dem proprietären zellfreien Reaktionssystem hinzugefügt wurden, unterstützten schnelle Design-Build-Test-Zyklen.

Mit Hilfe dieses Arbeitsablaufs entwickelte das Team ein Lysozym mit einer mehr als 100-fach höheren Aktivität als das natürliche Enzym, eine thermostabile Chitinase, die ihre Aktivität bei 85 °C beibehält, und bifunktionelle Enzyme mit einer verbesserten Leistung im Vergleich zu natürlich vorkommenden multifunktionellen Enzymen.

XPressMAX™Kit für zellfreie Proteinsynthese

Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:

• Ultraschnelle Synthese: Expression von Proteinen in nur 3 Stunden
• Hohe Siebeffizienz: optimiert für VHH, scFv und Miniproteine
• Flexible Template-Unterstützung: kompatibel mit Plasmid- und linearen DNA-Templates
• Disulfidbindungsfreundlich: ermöglicht die Expression komplexer disulfidgebundener Proteine ohne zusätzliche Enhancer
• Kostengünstige Performance: reduzierte Betriebszeit und -kosten
• Skalierbares Angebot: geeignet für Hochdurchsatz- und Industrieanwendungen

Informationen zu Sino Biological

Sino Biological ist ein internationaler Reagenzienlieferant und CRO-Dienstleister, der sich auf die Herstellung rekombinanter Proteine und die Antikörperentwicklung spezialisiert hat. Mit dem in den USA ansässigen Center for Bioprocessing (C4B) in Houston und SignalChem Biotech (Teil von Sino Biological) in Kanada bietet Sino Biological maßgeschneiderte, lokal angepasste Lösungen für vielfältige Forschungsanforderungen weltweit. Das Unternehmen, das Forscher in über 90 Ländern beliefert, unterhält ein strenges Qualitätsmanagementsystem für alle Produkte.

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Sino Biological, Inc.

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Wie stark der Verkehr in einer Stadt stockt, hängt weit weniger allein von der Leistungsfähigkeit des Strassennetzes ab als bislang angenommen. Eine Studie der ETH Zürich und der University of Wisconsin, veröffentlicht in der Fachzeitschrift «Nature Communications», zeigt: Entscheidend ist, wie Wohn-, Arbeits- und Freizeitquartiere räumlich angeordnet sind. Die Forschenden um den Geoinformatiker Yatao Zhang haben 30 Grossstädte weltweit – von Singapur bis Zürich – miteinander verglichen und dabei nicht nur Knotenpunkte und Verkehrsströme auf Strassen, sondern auch Bebauungsdichte, Quartiersstrukturen, Grünflächen und die Nutzung von Flächen für Wohnen, Einkauf, Sport, Verwaltung oder Bildung ausgewertet.

Für ihre Analyse griffen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf Staudaten des niederländischen Unternehmens Here Technologies zurück, das Bewegungsdaten von Fahrzeugen im Fünf-Minuten-Takt erfasst. Mit einer eigens entwickelten Methode konnten sie die wechselseitige Beeinflussung von Stadtmerkmalen und Verkehr über die Zeit hinweg beschreiben und erstmals robuste Ursache-Wirkung-Beziehungen identifizieren. Demnach führt etwa eine zersiedelte Stadtstruktur tendenziell zu mehr Verkehr, weil Distanzen länger werden und Alltagswege häufiger mit dem Auto zurückgelegt werden. Umgekehrt kann eine Mischnutzung von Wohnen und Arbeiten die Pendlerstrecken verkürzen und das Verkehrsaufkommen senken.

Die Befunde lassen sich konkret illustrieren: Ballungen von Freizeit- und Einkaufsangeboten in einzelnen Quartieren erhöhen den Wochenendverkehr, etwa durch Sportanlagen oder grosse Einkaufszentren. In Singapur etwa verstärkt die räumliche Trennung von grossen Wohngebieten und einem Dienstleistungszentrum die Kopplung zwischen Städtebau und Pendlerströmen deutlich. In Zürich ist dieser Zusammenhang laut Studie weniger ausgeprägt. «Verkehr entsteht durch das, was Menschen tun, nicht allein durch die Existenz von Strassen», fasst Erstautor Zhang die Ergebnisse zusammen.

Aus Sicht der Forschenden könnte die neue Methode mittelfristig die Stadt- und Verkehrsplanung beeinflussen. Werden die Erkenntnisse mit Detailstudien einzelner Städte kombiniert, lassen sich Szenarien simulieren: So kann etwa abgeschätzt werden, wie sich der Ausbau eines S-Bahn-Netzes auf Wohnungsbau in der Agglomeration auswirkt – und umgekehrt, wie ein rascher Anstieg von Neubauten in Vororten den Bedarf an zusätzlicher Verkehrsinfrastruktur nach sich zieht. Angesichts immer komplexerer Städte und wachsender Belastung der Verkehrssysteme sehen die Autorinnen und Autoren ein zentrales Ziel darin, Mobilität und Stadtentwicklung gemeinsam zu denken, um urbane Zentren nachhaltiger gestalten zu können.