Photokatalysatoren: Die besten Löcher der Welt

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Presseaussendung der TU Wien vom 15.02.2022

Mit einer schwammartigen Lochstruktur auf Nanometer-Skala, die kleinen Molekülen Durchlass gewährt, konnte eine rekordverdächtige chemische Reaktivität erzielt werden.

Katalysatoren sind oft feste Materialien, deren Oberfläche in Kontakt mit Gasen oder Flüssigkeiten kommt und dadurch bestimmte chemische Reaktionen ermöglicht. Das bedeutet allerdings: Alle Atome des Katalysators, die sich nicht an der Oberfläche befinden, erfüllen keinen echten Zweck. Daher versucht man, extrem poröse Materialien herzustellen, mit einer möglichst großen Oberfläche pro Gramm Katalysatormaterial.

An der TU Wien wurde nun in Zusammenarbeit mit anderen Forschungsgruppen eine neue Methode entwickelt, um hochaktive schwammartige Strukturen mit einer Porosität auf Nanometer-Skala herzustellen. Der entscheidende Durchbruch gelang durch ein zweistufiges Verfahren: Man verwendet metallorganische Gerüstverbindungen, die bereits viele winzige Löcher enthalten, und erzeugt in diesen Materialien dann zusätzlich noch eine weitere Sorte von Löchern, die dann als Hochgeschwindigkeits-Verbindungen für Moleküle dienen. Dadurch gelang es, bisherige Aktivitäts-Rekorde bei der Aufspaltung von Wasser in Wasserstoff und Sauerstoff zu brechen. Die Ergebnisse wurden nun im Fachjournal „Nature Communications“ publiziert.

Ein Netz auf Nanometer-Skala

„Metallorganische Gerüstverbindungen sind eine sehr spannende Klasse multifunktionaler Materialien“, sagt Shaghayegh Naghdi, die Erstautorin des neuen Papers. „Sie bestehen aus kleinen Metalloxid-Clustern, die durch kleine organische Moleküle miteinander verbunden sind, und somit extrem poröse Netzwerke ergeben.“ Auf den ersten Blick sieht die Verbindung aus wie ein festes Material, erst auf der Nanoskala zeigt sich die offene Struktur.

Solche metallorganischen Gerüstverbindungen (Metal-organic frameworks, MOFs) weisen mit bis zu 7000 m² pro Gramm die größte bekannte spezifische Oberfläche auf. Das macht sie zu optimalen Materialien für die Trennung und Aufbewahrung von Gasen, für die Reinigung von Wasser oder auch für den Transport von Medikamenten im Körper. Außerdem sind sie äußerst vielversprechende Kandidaten für Photo- und Elektrokatalyse – wie etwa die Aufspaltung von Wasser in Sauerstoff und Wasserstoff unter dem Einfluss von Licht.

Eine neue Sorte Löcher

„Das große Problem war bisher, dass die Poren dieser Materialien einfach zu klein sind, um eine effiziente Katalyse zu ermöglichen“, sagt Prof. Dominik Eder, der an der TU Wien die Forschungsgruppe für molekulare Materialchemie leitet. „Wir sprechen hier von extrem dünnen Poren, mit einem Durchmesser von weniger als einem Nanometer. Das ist ungefähr die Größe eines kleinen Moleküls. Es dauert zu lange, bis die Moleküle durch diese Poren die aktiven Stellen des Katalysators erreichen, und das bremst den katalytischen Prozess insgesamt deutlich ab.“

Daher machte sich die Forschungsgruppe die Tatsache zunutze, dass MOFs strukturell sehr flexibel sind: Sie können aus unterschiedlichen Molekülen zusammengesetzt werden. „Wir verwendeten zwei ähnliche aber chemisch unterschiedliche organische Verbindungsmoleküle und stellten somit eine Hybrid-Struktur her“, sagt Alexey Cherevan. „Die beiden organischen Moleküle reagieren unterschiedlich empfindlich auf Hitze. Daher ist es möglich, einen der beiden Liganden selektiv zu entfernen“, erklärt Shaghayegh Naghdi. So können zusätzliche Arten von Poren mit Durchmessern von bis zu 10 Nanometern in die poröse Struktur eingebaut werden: Zu den von Anfang an vorhandenen Poren, die man sich wie Löcher in Schweizer Käse vorstellen kann, kommen nun rissartige Verbindungen hinzu, die als Schnellverbindungen für Moleküle dienen.

Sechsmal so gut wie bisher

Gemeinsam mit Teams der Universität Wien und des Technion in Israel wurde das neue Material im Detail charakterisiert. Dabei zeigte sich, dass es bisherige Katalysatoren tatsächlich bei weitem übertrifft: Die katalytische Aktivität bei der photokatalytischen Produktion von Wasserstoff, also der Wasser-Aufspaltung unter Lichteinfluss, ist sechsmal so hoch wie bei bisherigen metallorganischen Gerüstverbindungen. Somit gehört das neue Material zu den effektivsten Photokatalysatoren für Wasserstoffproduktion, die es überhaupt gibt.

Dieser Erfolg ist allerdings bloß der erste Schritt: Ideen für mögliche Anwendungen gibt es viele. Größere Poren in solchen Materialien könnten sich ideal für die Adsorption, Speicherung oder auch Umwandlung von größeren Molekülen eignen, etwa im Bereich der Medizin oder der Abwasserreinigung. In Anwendungen aus Photo- und Elektrochemie könnten sich ganz neue Möglichkeiten eröffnen: „Wenn man selektiv bestimmte Liganden entfernt, bleiben unsaturierte Metalle zurück, die dann den chemischen Reaktionsmechanismus stark beeinflussen können“, erklärt Dominik Eder. „Wir erwarten, dadurch selektivere Katalysatoren für komplexere Prozesse herstellen zu können.“

Diese Hypothese wird derzeit getestet. Unter anderem versucht man, auf diese Weise CO2 in synthetische Treibstoffe umzuwandeln. Aus der chemischen Industrie gibt es auch großes Interesse daran, durch solche Katalysatoren Prozesse, die heute mit viel Energieaufwand bei hohen Temperaturen durchgeführt werden, auf umweltfreundlichere Weise bei niedrigeren Temperaturen ablaufen zu lassen. (Florian Aigner)

Originalpublikation:
S. Naghdi et al., Selective ligand removal to improve accessibility of active sites in hierarchical MOFs for heterogeneous photocatalysis, Nature Communications volume 13, 282 (2022).

Externer Link: www.tuwien.at

Ende der jährlichen Auffrischung? Neueste Ergebnisse lassen auf universellen Grippeimpfstoff hoffen

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Medieninformation der Universität Innsbruck vom 10.02.2022

Monica Fernández-Quintero und Klaus Liedl vom Institut für Allgemeine, Anorganische und Theoretische Chemie der Uni Innsbruck haben zusammen mit Wissenschaftler*innen der University of Chicago, des Scripps Research Institute und der Icahn School of Medicine eine neue Klasse breit neutralisierender Antikörper gegen das Influenza-Virus identifiziert und so einen wesentlichen Fortschritt bei der Suche nach einem universellen Grippeimpfstoff erzielt. Die Wissenschaftler*innen publizierten ihre Ergebnisse heute im Fachmagazin Nature.

In einem typischen Jahr erkranken allein in Österreich circa 5 -15 % der Bevölkerung an Influenza und rund 1000 Personen sterben an einer Ansteckung mit Influenzaviren. Impfstoffe gegen das Grippe-Virus bringen das Immunsystem in der Regel dazu, Antikörper zu bilden, die den Kopf des Hämagglutinins (HA) erkennen, ein Protein, das sich von der Oberfläche des Virus nach außen erstreckt. Der Kopf ist der am besten zugängliche Bereich des HA und damit ein gutes Ziel für das Immunsystem; leider ist er aber auch einer der variabelsten: Von Jahr zu Jahr mutiert der HA-Kopf häufig, so dass jährlich angepasste Impfstoffe gegen das Grippe-Virus erforderlich sind.

Neue Antikörper-Klasse identifiziert

Forscher*innen haben experimentelle Grippeimpfstoffe entwickelt, die universeller sind und den Körper dazu anregen, Antikörper gegen die weniger variable Stielregion des HA zu bilden, die sich wie ein Stiel zwischen dem Influenzavirus und dem HA-Kopf erstreckt. Einige dieser universellen Grippeimpfstoffe befinden sich derzeit in frühen klinischen Versuchen. In der Studie, die das internationale Forscher*innen-Team nun in Nature veröffentlicht hat, wurden 358 verschiedene Antikörper im Blut von Personen analysiert, die entweder einen saisonalen Grippeimpfstoff erhalten haben, an einer Phase-I-Studie für einen experimentellen universellen Grippeimpfstoff teilnahmen oder sich auf natürliche Weise mit der Grippe infiziert hatten. Bei vielen der im Blut der Teilnehmer*innen vorhandenen Antikörper handelte es sich um Antikörper, von denen bereits bekannt war, dass sie entweder den HA-Kopf oder den HA-Stiel erkennen. Eine Gruppe neuer Antikörper stach jedoch heraus: Diese Antikörper binden an den unteren Teil des Stiels, den die Wissenschaftler*innen in weiterer Folge als Anker bezeichneten. Dieser Anker befindet sich in der Nähe der Stelle, an der jedes HA-Molekül an der Membran des Grippevirus befestigt ist. Insgesamt identifizierten die Wissenschaftler*innen 50 verschiedene Antikörper gegen den HA-Anker, die von insgesamt 21 Personen stammten.

Simulation erweitert das Experiment

„Unser Beitrag im Rahmen dieser internationalen Kooperation bestand aus der Simulation und Optimierung von Modellen der Antikörper. Aufbauend auf unsere jahrelange Arbeit in diesem Bereich sind wir in der Lage, Antikörper und ihr Verhalten mithilfe von Graphics Processing Units (GPU) zu simulieren. Da wir unsere Rechnersysteme selbst zusammenbauen, können wir sie an besonders herausfordernde Problemstellungen anpassen“, erklärt Klaus Liedl.

Andrew Ward und seine Kollegen bei Scripps Research haben die Antikörper im Anschluss mittels Kryo-Elektronenmikroskopie (Kryo-EM) untersucht und es zeigte sich, dass diese im Labor erzielten Resultate die Ergebnisse der ersten Simulationen bestätigten. „Nachdem die Zuverlässigkeit unserer Simulationen bestätigt war, untersuchten wir anhand weiterer Modelle vier Antikörper und konnten so wesentliche Erkenntnisse über ihr Verhalten und ihre Bindeeigenschaften liefern“, ergänzt Monica Fernández-Quintero. „Diese Modelle bestätigten auch, dass die neu identifizierte Art der Antikörper sowohl in ihrer Struktur als auch in ihrer Funktion sehr stark konserviert ist. Das hat uns auch den Vergleich dieser Strukturen immens erleichtert, denn wenn alle relativ gleich sind, kann man die Dynamiken und Unterschiede gezielt lokalisieren und genauer untersuchen“, so die Nachwuchswissenschaftlerin.

Die Forscher*innen planen nun weitere Studien zur Entwicklung eines Impfstoffs, der möglichst direkt auf den HA-Anker verschiedener Grippestämme abzielt und so die Bildung der neu identifizierten Antikörper-Klasse auslöst. Die Antikörper selbst könnten auch als Arzneimittel mit breiter therapeutischer Anwendung entwickelt werden.

Originalpublikation:
Guthmiller, J.J., Han, J., Utset, H.A. et al. Broadly neutralizing antibodies target a hemagglutinin anchor epitope. Nature (2021).

Externer Link: www.uibk.ac.at

Wie künstliche Intelligenz beim Kampf gegen Doping helfen kann

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Pressemitteilung der Universität des Saarlandes vom 10.02.2022

Künstliche Intelligenz könnte in Zukunft dazu beitragen, dass sportliche Wettkämpfe sauber und fair bleiben: Professor Wolfgang Maaß forscht mit seinem Team daran, Dopingverstöße mit selbstlernenden Computersystemen schneller und einfacher zu entlarven. In Projekten mit der Welt-Anti-Doping-Agentur Wada arbeitet der Wirtschaftsinformatiker daran, Datensysteme, die er für die Industrie 4.0 entwickelt hat, mit Daten aus Doping-Kontrollen zu trainieren, um sportlichen Betrug effizient aufzudecken.

Ungleiche Chancen, unfairer Wettkampf, unsauberer Sport – wird gedopt, bleibt nicht nur die Gerechtigkeit auf der Strecke. Sportlerinnen und Sportler setzen auch ihre Gesundheit aufs Spiel. Der Kampf gegen Doping ist ein schwieriges Unterfangen. Sportbetrug zu entlarven, ist komplex und aufwändig. Künstliche Intelligenz könnte die Doping-Kontrolleure bei dieser Aufgabe unterstützen, ist Professor Wolfgang Maaß überzeugt. „Methoden künstlicher Intelligenz können die Doping-Kontrollverfahren beschleunigen und effizienter machen“, erklärt der Wirtschaftsinformatiker. Normalerweise sorgen Maaß und sein Team mit ihren intelligenten Datensystemen an der Universität des Saarlandes und am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) für Transparenz in der Industrie 4.0: Sie sagen früh und zuverlässig voraus, ob etwa Störungen an Anlagen oder in Lieferketten drohen und finden passende Lösungen. Jetzt will Maaß die smarten Computer-Algorithmen auch gegen Doping einsetzen. „Unsere Datensysteme sind auch über den Wirtschaftsbereich hinaus aufschlussreich“, erklärt er.

Die Ergebnisse von bislang drei Projekten, bei denen Maaß mit der Welt-Anti-Doping- Agentur Wada kooperiert, liefern deutliche Hinweise darauf, dass die mit Wirtschaftsdaten vortrainierten Saarbrücker KI-Systeme auch bei Doping funktionieren und Sportbetrugsfälle verschiedener Art schnell und zuverlässig erkennen können. „Unsere bisherigen Forschungsarbeiten verlaufen vielversprechend. Die KI-basierten Analysen von biochemischen und weiteren Daten aus Doping-Kontrollen liefern sehr gute Ergebnisse“, sagt Maaß. Seine Vision ist, die Arbeit der Doping-Labore in Zukunft durch Analysen im virtuellen Labor zu unterstützen.

Bei Doping-Kontrollen fallen zahlreiche Daten an. So werden in Trainings- und Wettkampfzeiten teils über längere Zeiträume Blut- und Urinproben genommen, in Laboren analysiert und auf verbotene Substanzen und Methoden hin untersucht. Auch weitere Informationen rund um die Athletinnen und Athleten kommen hinzu. Da die Kontrollen immer und überall erfolgen können, melden die Sportler zum Beispiel auch ihren aktuellen Aufenthaltsort. Mit allen solchen Daten können die angelernten KI-Datensysteme gefüttert werden, um Manipulationen auf die Spur zu kommen.

Mithilfe maschineller Lernmethoden und Deep Learning bringen die Forscherinnen und Forscher dem System bei, Doping treffsicher an typischen Mustern zu erkennen. Es lernt, winzigste, aber charakteristische Doping-Merkmale wie Puzzleteile zu identifizieren. Hierfür trainiert Maaß‘ Team das Computer-System mit den Daten aus Doping-Kontrollen vieler Athletinnen und Athleten. Das System ist in der Lage, alle möglichen Verknüpfungen in den Daten zu durchleuchten, das heißt, es begreift, wie die einzelnen Puzzleteile des mehrdimensionalen Puzzles eines Doping-Falles zusammenhängen.

Das KI-System erfasst und gewichtet etwa Blutmarker oder Steroidprofil-Daten in Urin, bezieht kausale und zeitliche Abläufe bei mehreren Proben ebenso mit ein wie die chemischen Umwandlungen der Stoffe im Körper oder auch die Wirk-Zusammenhänge des Dopingmittels. Mit etwas Training findet es in den digitalen Daten und Zahlenkolonnen Muster und kleinste Nuancen, die auf Abweichungen hindeuten und typisch für Dopingfälle sind. Auf diese Weise sagt es voraus, wie wahrscheinlich es bei einer bestimmten Puzzle-Konstellation ist, dass jemand verbotene Substanzen eingesetzt oder die Tests anderweitig verfälscht hat.

„Um komplexe Modelle trainieren zu können, brauchen wir sehr viel Datenmaterial, insbesondere zu positiven Dopingfällen. Mit sogenannten generativen maschinellen Lernverfahren – wir sprechen abgekürzt von ‘GAN‘ – können wir unseren Datenpool anreichern. Erst ein tiefes Verständnis der Daten und der zugrundeliegenden, biologischen Zusammenhänge erlaubt es uns, derartige KI-Modelle zu entwickeln und zu testen“, erklärt Wolfgang Maaß.

2015 testete Maaß in Kooperation mit der Wada erstmals, ob seine Datensysteme generell in der Lage sind, anhand einer anonymisierten Auswahl biochemischer Analyse-Daten Doping mit dem Mittel Erythropoetin, kurz „EPO“, aufzuspüren. Bei dieser Methode des Blutdopings wird die Zahl an roten Blutkörperchen erhöht, um mehr Sauerstoff zu transportieren und so die Leistung zu steigern. „Wir verwendeten als Datensatz für das Training mehrere Blutindikatoren und eine Reihe von Fragebögen über Aktivitäten der Sportlerinnen und Sportler“, erläutert Maaß. Beim Vergleich mit den tatsächlichen Ergebnissen der Dopingkontrollen zeigte das Datensystem bereits in diesem ersten, noch nicht spezifisch weiterentwickelten Stadium eine sehr gute Trefferquote.

Ein weiteres Projekt mit der Wada bestätigte die sehr gute Vorhersage-Qualität: Diesmal arbeiteten Maaß und sein Forschungsteam mit dem Fachbereich für Ernährung, Bewegung und Sport der Universität Kopenhagen im Rahmen einer Studie ebenfalls zu EPO-Doping zusammen. Ohne weitere Hintergrundinformationen werteten die Saarbrücker Forscherinnen und Forscher mithilfe ihres Datensystems bestimmte Blutmarker und Blutwerte aus verschiedenen Trainingsgruppen mit insgesamt 50 Probandinnen und Probanden aus: Die Computer-Algorithmen erkannten die EPO-Doping-Gruppe und filterten diese aus den Vergleichsgruppen heraus – darunter auch eine Gruppe Sportler, deren Blutkörperchen-Zahl wegen Trainings in großer Höhe natürlich erhöht war.

Im jüngsten Projekt mit der Wada und dem Institut für Biochemie der Sporthochschule Köln, dessen Ergebnisse das Team im Dezember vorgelegt hat, erkannten die Computer-Algorithmen durch spezielle Trainings auch anderweitige Manipulation über die klassischen Dopinganalysen hinaus: „Unser System kommt auch dem Austausch von Urinproben auf die Spur“, sagt Maaß. Diese Art des Betrugs, bei dem die Urinprobe eines gedopten Sportlers mit einer „sauberen“ Urinprobe vertauscht wird, ist für Doping-Kontrolleure extrem schwer nachzuweisen und mit höchst aufwändigen Analysen verbunden. Mit Deep-Learning-Trainings erkennt das Saarbrücker Datensystem auch die typischen Muster solcher Manipulationen. „Die Sensitivität und Spezifität unserer Methoden erreicht bereits jetzt hohes Niveau; wir können dies aber auch noch weiter verbessern. Dies lässt darauf schließen, dass der Einsatz von KI-Methoden im Doping die Kontrollen effektiv unterstützen kann“, sagt Maaß, der jetzt die Zusammenarbeit mit der Wada und der Sporthochschule Köln weiter intensivieren will.

Aktuell arbeitet Wolfgang Maaß daran, die Forschungsaktivitäten gegen Doping grenzüberschreitend auszuweiten: Er leitet den Aufbau eines deutsch-französischen Netzwerks, das den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Kampf gegen Doping intensivieren soll: Beteiligt hieran sind das französische Anti-Doping Labor in Paris (Laboratoire AntiDopage Français, LADF, Université Paris-Saclay), das französische Nationale Forschungsinstitut für Informatik und Automatisierung INRIA (Institut national de recherche en informatique et en automatique), die Sporthochschule Köln sowie Maaß‘ Lehrstuhl an der Saar-Universität und seine Forschungsgruppe „Smart Service Engineering“ am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, DFKI.

Externer Link: www.uni-saarland.de