Uni Bonn rockt Pharmawelt: KI sagt Medikamentenwirksamkeit voraus – und erklärt wie!

Forscher an der Universität Bonn haben einen neuen Weg gefunden, die Wirksamkeit von Arzneimitteln vorherzusagen. Und wie? Mit Hilfe von Maschinellem Lernen und anderen schicken Methoden der Künstlichen Intelligenz. Da staunst du, oder? Die Wissenschaftler wollen herausfinden, welcher Wirkstoff am besten gegen eine bestimmte Krankheit hilft. Das klingt nach einer wichtigen Frage. Schließlich geht es darum, wie effektiv ein Wirkstoff an ein bestimmtes Protein bindet und dadurch im Körper spezifische Reaktionen auslöst.

In einer Fachzeitschrift namens Cell Reports Physical Science haben Jannik P. Roth und Prof. Dr. Jürgen Bajorath von der Uni Bonn und dem Lamarr Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz ihre Forschungsergebnisse vorgestellt. Sie haben Modelle des Maschinellen Lernens entwickelt, die supergenaue Vorhersagen machen können. Und das Beste daran: Sie können sogar erklären, wie sie zu ihren Ergebnissen gekommen sind. Keine Black Box mehr, sondern echte Transparenz!

Normalerweise verwendet man beim Entwickeln von Medikamenten solche Machine Learning-Modelle, um vorherzusagen, ob bestimmte chemische Verbindungen an bestimmte Proteine binden. Das Problem ist nur, dass solche Methoden oft schwer zu verstehen sind. Da muss man dann noch zusätzliche Analysen mit dem Computer machen, um das Ganze wirklich zu verstehen. Und wer hat schon Lust, stundenlang vor dem Bildschirm zu sitzen und sich den Kopf darüber zu zerbrechen?

Die Forscher haben sich deshalb etwas Neues überlegt. Sie haben einen Algorithmus namens Support Vector Machine (SVM) verwendet und ein Konzept aus der Spieltheorie angewendet. Klingt kompliziert, ist es auch. Aber im Grunde geht es darum, den individuellen Beitrag jedes „Spielers“ zu messen. In diesem Fall sind die Spieler einzelne Atome oder Atomgruppen eines Moleküls und das „Spiel“ ist die Vorhersage der Aktivität. Clever, oder?

Die größte Herausforderung bestand darin, eine Methode zu entwickeln, mit der man diese Beiträge schnell und genau berechnen kann. Aber hey, wer sagt denn, dass Wissenschaft einfach ist? Die Methode kann übrigens nicht nur in der Pharmazie eingesetzt werden, sondern in allen möglichen Anwendungsbereichen des Maschinellen Lernens. Die Forscher haben auch schon Pläne für die Zukunft. Sie wollen die Erklärbarkeit ihrer Modelle verbessern und neue Ansätze entwickeln, um das Maschinelle Lernen noch einfacher zu machen. Hut ab!

Wenn du jetzt denkst, dass das alles total abgehoben und weit weg von der Realität ist, dann hast du vielleicht recht. Aber hey, genau das ist doch das Spannende an der Wissenschaft, oder? Eine Prise verrückt, eine Prise Genie und am Ende kommt vielleicht etwas Gutes dabei heraus. In diesem Fall könnte die Forschung dazu beitragen, Medikamente schneller und effizienter zu entwickeln und die Wirksamkeit von Arzneimitteln genauer vorherzusagen. Klingt doch nach einem guten Plan, oder?

Schlagwörter: Lernens + FORSCHUNGSTICKER + BONN

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