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Generative KI für die Arzneimittelentdeckung: Schneller zur Medizin

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Der Einsatz generativer KI in der Arzneimittelforschung kann dazu beitragen, dass die Entwicklung von Arzneimitteln schneller, einfacher und billiger wird und die Menschen die Medikamente bekommen, die sie brauchen.

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Künstliche Intelligenz ist der derzeit vorherrschende Trend in der Technologiebranche. Sie ist in der Lage, riesige Datenmengen zu durchforsten und daraus neue Erkenntnisse und Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese Fähigkeit macht sie für die pharmazeutische Industrie, die jetzt generative KI für die Arzneimittelentdeckung erforscht, äußerst attraktiv.

Wie generative KI in der Arzneimittelentdeckung eingesetzt werden kann
Es wäre unmöglich, jedes einzelne arzneimittelähnliche Molekül zu entdecken, zu entwickeln und zu testen, denn es gibt mehr als zehn hoch sechzig davon. Selbst die Entwicklung eines einzigen neuen Medikaments kann Milliarden kosten und Jahrzehnte dauern.

Generative KI kann diesen Zeit- und Kostenaufwand verringern und dabei helfen, neue Medikamente schneller und kostengünstiger zu entwickeln. Zu den wichtigsten Anwendungen für generative KI in der Arzneimittelforschung gehören:

Generierung von Molekülen
Generative KI kann molekulare Strukturen und deren Wechselwirkung mit dem Körper eines Patienten simulieren. Pharmaunternehmen können dies nutzen, um Moleküle mit gewünschten Eigenschaften zu simulieren, die auch im Körper eines Patienten sicher verwendet werden können.

Entwurf von Antikörpern
Generative KI kann auf Proteinsequenzen trainiert und zur Entwicklung spezifischer Antikörper verwendet werden, die gegen bestimmte Krankheitserreger gerichtet sind. Diese Protein-Sprachmodelle können die Qualität und Geschwindigkeit des Antikörperdesigns verbessern und sogar Antikörper entwickeln, die "Zero-Shot" sind, d. h. sie werden ohne Trainingsdaten von Antikörpern erstellt, von denen bekannt ist, dass sie an diese spezifischen Ziele binden.

Repurposing von Arzneimitteln
Durch die Überprüfung vorhandener wissenschaftlicher Erkenntnisse und Unterlagen mit Hilfe von KI können Pharmaunternehmen neue Verwendungsmöglichkeiten für bereits zugelassene Medikamente entdecken. Dadurch können die Unternehmen die typischen Entwicklungskosten vermeiden, die mit der Entdeckung verbunden sind. Das Medikament Semaglutid beispielsweise wurde ursprünglich entwickelt, um Menschen bei der Behandlung von Typ-2-Diabetes zu helfen, wurde aber später als Ozempic zur Gewichtsreduktion eingesetzt. KI-Algorithmen können sogar klinische Studien modellieren, die ein breites Spektrum von Personen verschiedener Geschlechter, ethnischer Gruppen, Komorbiditäten und anderer Faktoren simulieren, die die Wirkung eines Medikaments auf eine Person beeinflussen könnten.

De-Novo-Medikamentenentwicklung
KI-Modelle werden derzeit eingesetzt, um völlig neue Molekularstrukturen zu erzeugen und vorherzusagen, die mit biologischen Zielstrukturen interagieren können. Dabei wird im Wesentlichen versucht, Arzneimittelmoleküle von Grund auf neu zu entwickeln, anstatt bestehende Verbindungen zu verändern. Dieser Ansatz in der Chemie wurde auf atom-, fragment- und reaktionsbasierte Ansätze zur Schaffung neuer Strukturen angewandt, so dass die Forscher ein Problem aus mehreren Blickwinkeln betrachten können.

Entwicklung von Präzisionsarzneimitteln
Präzisionsmedikamente sind so etwas wie der heilige Gral für Pharmaunternehmen, da sie die Krankheit eines Patienten mit weniger Nebenwirkungen behandeln können als ein Generikum. Allerdings ist die Entwicklung eines maßgeschneiderten Medikaments für einen Patienten im Rahmen der derzeitigen Arzneimittelentwicklungsstrategien offensichtlich nicht praktikabel. Generative KI kann mehrere Datensätze analysieren, z. B. die Krankengeschichte eines Patienten, seine Genetik, Biobankstudien usw., um bei der Entwicklung von Medikamenten zu helfen, die auf seine spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Vorteile der generativen KI für die Arzneimittelentdeckung
Der Einsatz von generativer KI in der Arzneimittelforschung ist nicht einfach nur eine Frage des neuesten, modernsten Tools. Es ist der Schlüssel zur schnelleren und kostengünstigeren Entwicklung besserer Medikamente.

Niedrigere Kosten
Eine der häufigsten Beschwerden über das Gesundheitswesen im Allgemeinen und über Arzneimittel sind die Kosten für Medikamente. Ein Großteil dieser Kosten entsteht durch die Entwicklung und Erprobung eines Medikaments in immer neuen Iterationen, wobei versucht wird, die positiven Wirkungen zu verstärken und gleichzeitig die Nachteile abzumildern. Die Fähigkeit der generativen KI, enorme Datenmengen zu durchforsten, um die richtige Kombination von Molekülen zu finden, die ein brauchbares Medikament ergibt, verringert die Sackgassen und die Verschwendung von Arbeit und senkt die Kosten für die Entwicklung eines neuen Medikaments.

Kürzere Zeit bis zur Markteinführung
Da es im Durchschnitt zwölf bis fünfzehn Jahre dauert, bis ein neues Medikament auf den Markt kommt, sind zu viele Patienten gezwungen, auf eine potenziell lebensrettende Behandlung zu warten. Darüber hinaus werden neue Medikamente und Behandlungen benötigt, um der zunehmenden Bedrohung durch antibiotikaresistente Bakterien entgegenzuwirken, ein Problem, das jedes Jahr zu fast 5 Millionen Todesfällen führt. Dies ist nicht nur eine Frage der Gewinnspannen eines Pharmaunternehmens, sondern eine Frage von Leben und Tod für Patienten auf der ganzen Welt. Bessere Medikamente, die dank generativer KI schneller auf den Markt kommen, können Leben retten.

Bessere Behandlungsgenauigkeit
Wenn Sie schon einmal eine Werbung für ein neues Medikament gesehen haben, kennen Sie wahrscheinlich die Liste der Nebenwirkungen, die am Ende der Werbung genannt wird. KI-Medikamente versprechen, dass sie präziser und feiner sind, was bedeutet, dass sie weniger unerwünschte Nebenwirkungen haben, während sie wirken. Präzisionsmedikamente, die auf den Körper jedes Einzelnen zugeschnitten sind, können eine höhere Wirksamkeit erzielen, was zu schnelleren Behandlungen und einer leichteren Genesung führt.

Herausforderungen für die KI-gestützte Medikamentenentdeckung
Wie jede Innovation hat auch die künstliche Intelligenz ihre Hürden zu überwinden. Die größte Herausforderung ist die effektive Unterstützung und Nutzung dieser KI-Modelle.

Vermeidung von KI-Halluzinationen
Eine der größten Schwächen der KI besteht darin, dass sie "halluzinieren" kann, d. h. sie kann falsche Ergebnisse liefern oder Ergebnisse, die unmöglich zu erreichen sind. So kann sie beispielsweise chemische Verbindungen vorschlagen, die unter realen Bedingungen physikalisch unmöglich zu bilden sind. Die Lösung für dieses Problem ist die Verwendung von KI-Modellen, die speziell auf bekannte, gültige Moleküle und chemische Reaktionen trainiert wurden, wie z. B. die SyntheMol-KI von Stanford Medicine. So kann sichergestellt werden, dass die KI nur Medikamente vorschlägt, die auch hergestellt werden können.

Hardware-Unterstützung
Moderne KI-Modelle stützen sich in hohem Maße auf die Parallelverarbeitung, die es ihnen ermöglicht, große Datenmengen gleichzeitig zu analysieren. Für die parallele Verarbeitung sind jedoch spezialisierte Computer erforderlich, die mit der richtigen Hardware ausgestattet sind, z. B. mit GPUs, die für diese Aufgabe entwickelt wurden. Gesundheits- und Pharmakonzerne, die an generativer KI interessiert sind, benötigen spezielle Tools, wie z. B. medizinische KI-Box-PCs, um sie zu unterstützen.

Kosten der Implementierung
Wie jedes neue Werkzeug hat auch die KI ihren Preis. Sowohl die Hardware, die für den Betrieb von KI-Modellen benötigt wird, als auch die Lizenzen für ihre Nutzung können Gesundheitskonzerne und Pharmaunternehmen eine Stange Geld kosten. Eine Möglichkeit, diese Kosten zu senken, ist die Zusammenarbeit mit einem Originalgerätehersteller (OEM) für Ihren Hardwarebedarf. Diese Unternehmen sind darauf spezialisiert, Produkte genau an die Bedürfnisse des Endanwenders anzupassen. So erhalten Sie die Leistung und die Funktionen, die Sie benötigen, ohne zu viel Geld für Dinge auszugeben, die Sie nicht benötigen.

KI-Arzneimittelentdeckung mit Cybernet Manufacturing
Der Einsatz von generativer KI in der Arzneimittelforschung könnte die pharmazeutische Industrie revolutionieren und zu besseren Ergebnissen für Patienten auf der ganzen Welt führen, auch wenn dies mit einigen Herausforderungen verbunden ist.

Wenn Ihr Gesundheitskonzern oder Pharmaunternehmen Computerhardware benötigt, die KI-Modelle unterstützen kann, wenden Sie sich noch heute an Cybernet Manufacturing. Wir bieten KI-Computer an, die mit den neuesten NVIDIA-GPUs ausgestattet sind und eine Reihe von parallelen Verarbeitungsaufgaben bewältigen können, und wir können unsere Produkte an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen.