Ein KI-System identifizierte ein potenzielles neues Medikament in nur 46 Tagen

Kategorie: Künstliche Intelligenz Gesendet 03.09

Der Ansatz basiert auf zwei gängigen KI-Techniken: Generative Adversarial Networks und Reinforcement Learning.

Die Nachrichten: Ein Team des KI-Pharma-Startups Insilico Medicine benötigte in Zusammenarbeit mit Forschern der University of Toronto 21 Tage, um 30.000 Designs für Moleküle zu erstellen, die auf ein Protein abzielen, das mit Fibrose (Gewebevernarbung) in Verbindung gebracht wird. Sie synthetisierten sechs dieser Moleküle im Labor und testeten dann zwei in Zellen; das vielversprechendste wurde an Mäusen getestet. Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass es gegen das Protein wirksam war und drogenähnliche Eigenschaften aufwies. Insgesamt dauerte der Prozess nur 46 Tage. Die Studie wurde veröffentlicht in Naturbiotechnologie in dieser Woche.

Die Methode: Das System untersucht frühere Forschungen und Patente auf Moleküle, von denen bekannt ist, dass sie gegen das Wirkstoffziel wirken, und priorisiert neue Strukturen, die im Labor synthetisiert werden könnten. Es ähnelt dem, was ein menschlicher Chemiker tun könnte, um nach neuen Therapien zu suchen – nur viel schneller.

Kontext: Die Markteinführung eines neuen Medikaments ist enorm kostspielig und zeitaufwändig: Es kann 10 Jahre dauern und bis zu 2,6 Milliarden US-Dollar kosten, wobei die überwiegende Mehrheit der Kandidaten in der Testphase scheitert, so die Tufts Center für das Studium der Arzneimittelentwicklung . Kein Wunder also, dass so viel daran gearbeitet wird, KI einzusetzen, um den Prozess zu beschleunigen. DeepMind gehört zu den Unternehmen, die die pharmazeutische Forschung als potenziellen Weg für ihre Algorithmen untersuchen.

Ein Wort der Vorsicht: Obwohl die Forschung vielversprechend aussieht, ist sie immer noch ein Machbarkeitsnachweis. Wir sind weit davon entfernt, von KI entwickelte Medikamente zu entwickeln, geschweige denn, sie an Patienten zu verkaufen. Wir haben das Problem in diesem Artikel aus unserer TR10-Ausgabe Anfang dieses Jahres untersucht.

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