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:
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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Asfinag und ÖAMTC kombinieren emotionale Bewusstseinsbildung mit neuer Technologie, um den „Arbeitsplatz Straße“ sicherer zu machen. Unter dem Slogan „Danke, dass du auf meine Mama/meinen Papa aufpasst“ starten die Organisationen eine gemeinsame Kampagne, bei der die Kinder der Mitarbeitenden als Botschafter auftreten. Hintergrund sind mehrere schwere Unglücke mit Autobahn-Personal: Im Jahr 2025 war Asfinag-Personal in sechs Unfälle auf Autobahnen involviert, einer davon endete tödlich. Parallel zu der Kampagne wird in Österreich ein KI-basiertes Warnsystem im Live-Betrieb getestet.
Die Dimension des Problems ist erheblich. Laut Daten von Statistik Austria und ÖAMTC kam es 2025 zu insgesamt 2.137 Unfällen mit Personenschaden auf Autobahnen und Schnellstraßen, 45 davon verliefen tödlich. Als häufigste Ursachen gelten Unachtsamkeit und Ablenkung. Eine IFES-Umfrage zeigt, wie verbreitet riskantes Verhalten ist: Ein Drittel der Befragten gibt an, während der Fahrt Handy-Nachrichten zu lesen oder zu schreiben, die Hälfte bedient Navi oder Radio. Unter den unter 30-Jährigen räumen 60 Prozent ein, schon einmal während der Fahrt ein Video aufgenommen zu haben.
Das neue KI-System zielt darauf ab, die Arbeit von Straßenkolonnen unter fließendem Verkehr besser abzusichern. Auf Sicherungsfahrzeugen oder Warnleitanhängern montierte Kameras erfassen Fahrzeuge in rund 300 Metern Entfernung. Die Künstliche Intelligenz analysiert daraufhin den Fahrweg der herannahenden Fahrzeuge und löst bei Kollisionsgefahr Warnungen aus: Die Person am Steuer wird mit einem Hupsignal aufmerksam gemacht, während Straßenarbeiter ein kleines Gerät am Körper tragen, das im Gefahrenfall vibriert. Diese wenigen zusätzlichen Sekunden sollen reichen, um sich aus der Gefahrenzone zurückzuziehen.
Derzeit sind fünf Kameras im Einsatz, weitere 21 Kollisionswarner werden angeschafft. Der Testbetrieb läuft bis Jahresende, anschließend soll über eine flächendeckende Einführung entschieden werden. Auch der ÖAMTC erprobt die Technologie im praktischen Alltag: Elf Fahrzeuge des Clubs wurden mit dem System ausgerüstet, sie werden in Wien, Niederösterreich und dem Burgenland getestet. Die Kombination aus KI-gestützter Früherkennung und einer breit angelegten Kampagne gegen Ablenkung am Steuer soll das Risiko für Verkehrspersonal senken – und zugleich Fahrerinnen und Fahrer stärker für die Konsequenzen ihres Verhaltens sensibilisieren.