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Wie generative KI die Arzneimittelentdeckung schneller und billiger macht

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Generative KI ist im Begriff, die pharmazeutische Wirkstoffforschung zu revolutionieren und die Entdeckung von Molekülen, das Design von Antikörpern und sogar die Entwicklung von Präzisionsmedikamenten zu ermöglichen.

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Es ist unmöglich, sich den Nachrichten über künstliche Intelligenz und die Auswirkungen, die sie auf fast alle Branchen hat, zu entziehen. Von der Fertigung über das Bankwesen bis hin zum Gesundheitswesen - die Fähigkeit der KI, riesige Datenmengen zu analysieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen, macht sie für jede Branche, die große Mengen an Informationen verarbeiten muss, äußerst nützlich. Das gilt auch für die Pharmaindustrie und die Arzneimittelforschung.

Es gibt schätzungsweise zehn bis sechzig Prozent aller arzneimittelähnlichen Moleküle. Die Entdeckung, Synthese und Erprobung einer so großen Anzahl potenzieller Moleküle ist natürlich unmöglich. Die generative KI in der Arzneimittelforschung kann jedoch riesige Datenmengen in Sekundenschnelle durchsuchen und so neue Medikamente entwickeln, was sonst Monate oder Jahre dauern würde.

Wie generative KI in der Arzneimittelentdeckung eingesetzt werden kann

Der typische Prozess der Arzneimittelentdeckung kann über ein Jahrzehnt dauern, von der ersten Idee bis zu klinischen Versuchen und der Freigabe für die Öffentlichkeit. Die Kosten für diesen Prozess gehen in die Milliarden. Die Unternehmen haben also ein großes Interesse daran, diese Zeit zu verkürzen und Geld zu sparen. Für viele ist die generative KI der Schlüssel zum Erreichen dieses Ziels. KI wird unter anderem in folgenden Bereichen eingesetzt:

Molekülgenerierung

Die Fähigkeit der generativen KI, molekulare Strukturen und deren Wechselwirkung mit dem Körper eines Patienten zu simulieren, kann genutzt werden, um Moleküle mit wünschenswerten Eigenschaften zu entwickeln, die dennoch sicher für Patienten sind. Durch die Kombination von KI-Modellen mit modernen Molekülentwicklungstechniken können Pharmaunternehmen den Prozess der Entwicklung neuer Medikamente beschleunigen.

Entwurf von Antikörpern

Generative KI kann auf Proteinsequenzen trainiert werden und dann zur Entwicklung spezifischer Antikörper gegen Krankheitserreger eingesetzt werden. Diese Proteinsprachmodelle können die Qualität und Geschwindigkeit des Antikörperdesigns verbessern und sogar völlig neuartige Antikörper erzeugen, d. h. sie sind nicht auf Trainingsdaten angewiesen und können in einem realen Labor getestet und überprüft werden.

Repurposing von Arzneimitteln

Das Repurposing von Arzneimitteln ermöglicht es Pharmaunternehmen, neue Verwendungszwecke für bereits zugelassene Medikamente zu entdecken und so die üblichen Entwicklungskosten und den Zeitaufwand für die Entdeckung neuer Medikamente zu vermeiden. So wurde beispielsweise das Medikament Semaglutid ursprünglich zur Unterstützung von Diabetikern bei der Bewältigung ihrer Krankheit eingesetzt, später aber als Ozempic für die Gewichtsabnahme angepasst. KI-Algorithmen können vorhandene wissenschaftliche Wissensdatenbanken schnell durchforsten, um neue Anwendungen für bereits vorhandene Moleküle zu finden.

De Novo-Wirkstoffdesign

KI-Modelle können sogar völlig neue Molekülstrukturen erzeugen und vorhersagen, wie sie mit biologischen Zielstrukturen interagieren. Dieser Ansatz kann auf atom-, fragment- und reaktionsbasierte Ansätze zur Schaffung neuer Strukturen angewandt werden und zu De-novo-Arzneimitteldesigns führen, die Probleme aus einer größeren Vielfalt von Blickwinkeln angehen.

Präzise Entdeckung von Arzneimitteln

Präzisionsmedikamente sind für das Gesundheitswesen äußerst wünschenswert, da sie Ärzten helfen können, den Zustand eines Patienten genauer zu behandeln als ein generisches Rezept. Es ist jedoch offensichtlich, dass die Entwicklung von maßgeschneiderten Medikamenten für jeden einzelnen Patienten unter dem derzeitigen Paradigma unmöglich ist. Die Fähigkeit der KI, multimodale Datensätze wie Patientendaten, genetische Informationen, Biobankstudien usw. zu analysieren, kann dabei helfen, Arzneimittelkandidaten zu entwickeln, die genau auf die Bedürfnisse eines Patienten zugeschnitten sind.

Herausforderungen für KI in der Medikamentenentwicklung

Wie bei jeder neuen Technologie gibt es auch bei der KI-gestützten Arzneimittelforschung Herausforderungen und Hürden zu überwinden.

Generative KI kann manchmal "Halluzinationen" erzeugen, d. h. falsche Ergebnisse, die in der Regel auf unzureichende Daten oder ungenaue Annahmen der KI zurückzuführen sind. Dies kann bei der Entdeckung von Arzneimitteln zwar manchmal nützlich sein, da es zu neuen Möglichkeiten führt, die die Forscher nicht in Betracht gezogen hatten, es kann aber auch dazu führen, dass die KI chemische Verbindungen vorschlägt, die im wirklichen Leben unmöglich zu erzeugen sind.

Die Lösung für dieses Problem besteht darin, KI-Modelle auf Moleküle und chemische Reaktionen zu trainieren, von denen man weiß, dass sie gültig sind, wie z. B. die KI SyntheMol von Stanford Medicine. Dadurch wird sichergestellt, dass die KI nur Medikamente vorschlägt, die tatsächlich hergestellt werden können.

Das zweite große Problem ist die Hardware für KI. Aktuelle KI-Modelle sind stark von der Parallelverarbeitung abhängig, die es ihnen ermöglicht, große Datenmengen gleichzeitig zu analysieren. Die parallele Verarbeitung erfordert jedoch spezialisierte Computer mit der richtigen Ausstattung, z. B. leistungsstarke medizinische Panel-PCs, die von den richtigen Prozessoren und GPUs unterstützt werden.

Abschließende Überlegungen

Die KI-gestützte Arzneimittelentdeckung erfordert zwar effektive Trainingsmodelle und leistungsstarke Hardware, verspricht aber, die Pharmaindustrie durch eine schnellere und kostengünstigere Entwicklung zu revolutionieren.

Wenn Ihr Unternehmen generative KI erforscht und nach einer zuverlässigen Hardwarelösung zur Unterstützung sucht, wenden Sie sich an das Team von Cybernet Manufacturing. Dank unserer Erfahrung als Erstausrüster für eine Reihe von medizinischen Computern und Tablets können wir ein Gerät entwerfen und bauen, das genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist, damit Sie die Vorteile der neuesten generativen KI-Lösungen voll ausschöpfen können.