Die eskalierende globale Gesundheitskrise der Antibiotikaresistenz, die jährlich für rund fünf Millionen Todesfälle verantwortlich ist, wird mit der innovativen Kraft der künstlichen Intelligenz (KI) herausgefordert. Forscher der Stanford University School of Medicine und der McMaster University haben lebensrettende Forschungsergebnisse erzielt, die im Kampf gegen medikamentenresistente Krankheiten ein Wendepunkt sein könnten.
Ihre bahnbrechende Studie, veröffentlicht in Nature Machine Intelligence, führte SyntheMol ein, ein KI-Modell, das neue chemische Strukturen und Blaupausen für sechs potenzielle Medikamente gegen das widerstandsfähige Bakterium Acinetobacter baumannii geschaffen hat. Dieser Organismus ist eine Hauptursache für tödliche Infektionen aufgrund seiner Resistenz gegenüber aktuellen Antibiotika.
Vor der KI hatten Wissenschaftler nur begrenzte Methoden, die lediglich die Oberfläche des enormen Potenzials antibakterieller Verbindungen kratzten. Allerdings nutzt SyntheMol über 130.000 molekulare Bestandteile und validierte chemische Reaktionen, um nicht nur neuartige Wirkstoffverbindungen zu entwerfen, sondern auch das Rezept für ihre Synthese bereitzustellen.
In weniger als neun Stunden produzierte diese ausgefeilte KI-Technologie ungefähr 25.000 potenzielle Antibiotika und ihre entsprechenden synthetischen Verfahren. Um sich der schnellen Anpassung der Bakterien zu entziehen, wurden die neuen Verbindungen gefiltert, um sicherzustellen, dass sie strukturell von den vorhandenen Antibiotika abweichen und somit das Potenzial für Resistenzentwicklung verringern.
Diese Studie markiert einen großen Fortschritt zur Bewältigung der Antibiotikaresistenzkrise. Sie zeigt, dass KI neue Dimensionen in der Arzneimittelforschung erschließen kann und somit unser Arsenal gegen resistente Pathogene erheblich erweitert. Da SyntheMol weiter lernt und seine Fähigkeiten verfeinert, kommen wir einem Zukunftsszenario näher, in dem die Wirksamkeit von Antibiotika erhalten bleibt und verbessert wird, was Millionen von Leben retten kann.
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