Eine innovative wissenschaftliche Studie, die auf der Technologie des maschinellen Lernens basiert, hat den Weg für die potenzielle Entdeckung und Produktion neuer Antibiotika innerhalb der Mikrobiome der Welt geebnet. Diese Entwicklung wird von den Autoren der Studie als bedeutender Schritt in der KI-unterstützten Forschung zur Bekämpfung der Antibiotikaresistenz angesehen.
Die Forschungsergebnisse, veröffentlicht in der angesehenen Zeitschrift „Cell“, zeigen die Fähigkeit eines spezialisierten Algorithmus, die umfangreiche mikrobielle Vielfalt auf der Erde zu durchsuchen. Dieser Prozess hat erfolgreich fast eine Million neuer Moleküle identifiziert, die im Dunkeln dieser mikrobiellen Substanzen versteckt waren.
Cesar de la Fuente, ein Mitverfasser der Studie und computergestützter Biologe an der Universität von Pennsylvania, leitet eine Gruppe, die sich darauf konzentriert, Computersysteme einzusetzen, um Entdeckungen in der Biologie und Medizin zu erleichtern. Laut Guardian würde das Fehlen eines solchen Algorithmus Wissenschaftler dazu zwingen, auf herkömmliche Datenerfassungsmethoden wie Boden- und Wasserproben zurückzugreifen, was aufgrund der allgegenwärtigen Präsenz von Mikroben von den Ozeanen bis zum menschlichen Darm herausfordernd sein kann.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz ermöglicht es, immense Datenmengen effizient zu verarbeiten, was den gesamten Forschungsprozess erheblich beschleunigt.
Die Studie beinhaltete die Durchsicht von öffentlich verfügbaren Genom- und Metagenomdatenbanken, um nach DNA-Strängen zu suchen, die wahrscheinlich antimikrobielle Aktivität aufweisen. Zur Bestätigung der Vorschläge der KI synthetisierten die Forscher 100 dieser Moleküle im Labor und testeten ihre Wirksamkeit gegen Bakterien, einschließlich einiger der gefährlichsten Krankheitserreger.
Beeindruckende 79% dieser Millionen neu entdeckten Moleküle konnten mindestens einen Mikroorganismus abtöten, was auf ihr Potenzial als zukünftige Antibiotika hinweist.
Die Weltgesundheitsorganisation gibt einen düsteren Ausblick und stellt fest, dass die antimikrobielle Resistenz, die durch Missbrauch und Übergebrauch in der menschlichen, tierischen und pflanzlichen Anwendung verschärft wird, im Jahr 2019 über 1,2 Millionen Todesfälle verursacht hat. Diese Zahl soll bis 2050 auf 10 Millionen jährliche Todesfälle ansteigen.
In einer zweischneidigen Offenbarung, während de la Fuente die Studie als „eine der größten Antibiotika-Entdeckungsbemühungen überhaupt“ anerkennt, weist er auch auf das potenzielle Missbrauchspotenzial von KI bei der Entwicklung von Toxinen hin.
Dennoch wurden die Daten und der Code aus dieser Forschung öffentlich und kostenlos zugänglich gemacht, um den wissenschaftlichen Fortschritt zum Wohle der Menschheit weiter voranzutreiben. Und obwohl Vorsichtsmaßnahmen getroffen wurden, um sicherzustellen, dass diese Moleküle keine selbstreplizierenden Fähigkeiten besitzen, war die träge Natur dieser Moleküle bedeutungslos, was biologische Sicherheitsvorkehrungen überflüssig machte.
Dieser Fortschritt in der KI markiert einen bedeutenden Sprung nach vorn, der es ermöglicht, dass die Entdeckung von Antibiotikakandidaten von einer potenziellen Wartezeit von fünf bis sechs Jahren auf nur wenige Stunden für Hunderttausende von Kandidaten voranschreitet und somit einen transformative Erfolg in der Antibiotikaforschung symbolisiert.
Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) haben mehrere wissenschaftliche Bereiche revolutioniert, und die Biomedizin ist keine Ausnahme. Im Rahmen der Antibiotika-Entdeckung aus Mikrobiomen sind KI-Technologien wie maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung, um biologische Daten in einem bisher unerreichten Maßstab und Tempo zu untersuchen.
Schlüsselfragen und Antworten:
F: Warum ist KI entscheidend für die Antibiotika-Entdeckung aus Mikrobiomen?
A: KI ist wichtig, da sie massive Datensätze verarbeiten und analysieren kann, was für Menschen manuell praktisch unmöglich wäre. Sie ermöglicht die Identifizierung vielversprechender Verbindungen deutlich schneller als herkömmliche Methoden.
F: Was sind die Hauptprobleme bei der Verwendung von KI zur Entdeckung von Antibiotika?
A: Herausforderungen umfassen die Notwendigkeit von Genauigkeit in Vorhersagemodellen, die Möglichkeit, lebensfähige Verbindungen aufgrund von Algorithmus-Bias zu übersehen, und die Notwendigkeit, KI-Ergebnisse durch empirische Tests zu validieren.
F: Gibt es Kontroversen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in diesem Bereich?
A: Es besteht die Sorge, dass KI verwendet werden könnte, um schädliche Mittel zu entwickeln, daher gibt es ethische Überlegungen bei der Anwendung dieser Technologie. Darüber hinaus werfen die Zugänglichkeit von Daten und Algorithmen Fragen nach möglicher Missbrauchsgefahr auf.
Vor- und Nachteile:
Vorteile:
1. Effizienz: KI verringert drastisch die Zeit, die benötigt wird, um neue Antibiotika-Kandidaten zu identifizieren.
2. Maßstab: KI kann das umfangreiche „Dark Matter“ von Mikrobiomen durchsuchen, um Moleküle zu entdecken, die ansonsten nahezu unmöglich zu finden wären.
3. Offene Innovation: Die offene Weitergabe von Daten und Algorithmen kann Zusammenarbeit fördern und Entdeckungen in der wissenschaftlichen Gemeinschaft beschleunigen.
Nachteile:
1. Validierung: Von KI identifizierte Verbindungen erfordern dennoch Synthese und laboratorische Validierung, was ressourcenintensiv sein kann.
2. Datenfehler: KI-Modelle können Vorurteile aus den Daten übernehmen, auf denen sie trainiert sind, was die Ergebnisse beeinflussen könnte.
3. Sicherheit: Der offene Zugang zu Daten und KI-Modellen könnte dazu führen, dass die Informationen zu böswilligen Zwecken genutzt werden.
Weitere Informationen zu diesem Hauptthema über KI-Fortschritte in therapeutischen Bereichen finden Sie auf der Website der Weltgesundheitsorganisation unter Weltgesundheitsorganisation und deren Dokumentation zur antimikrobiellen Resistenz, oder erkunden Sie das Nationale Institut für Gesundheit unter Nationales Institut für Gesundheit für mehr über Fortschritte in der biomedizinischen Forschung.
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