Derzeit ist der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Beteiligung an der Entdeckung und Entwicklung neuer Medikamente zu einem heißen Thema für die Forschung und Entwicklung neuer Medikamente geworden. Einst nutzte das Massachusetts Institute of Technology die Technologie der künstlichen Intelligenz, um erfolgreich ein neues Antibiotikum zu entdecken – Halicin (Halicin). Das Antibiotikum zeigte die stärkste antimikrobielle Wirkung in der Geschichte und durch das autonome Lernen und die Analyse des Modells der künstlichen Intelligenz konnte es erfolgreich nach Molekülen suchen, die das Bakterienwachstum hervorragend hemmen. Durch tiefes Lernen von 2000 bekannten Geistermolekülen entdeckte das KI-Modell nicht nur neue antibiotische Eigenschaften, sondern suchte auch präzise nach einem hochwirksamen Antibiotikum in einer extrem großen Produktbibliothek.
▲Welche Eigenschaften zeichnen die von der KI entdeckten neuen Medikamente im Vergleich zu anderen antimikrobiellen Medikamenten aus?
Das Antibiotikum Halisin hat eine starke bakterizide Wirkung auf Bakterien, die auf dem Markt Resistenzen entwickelt haben, und induziert keine neuen Resistenzen. Im Vergleich zu herkömmlichen Verifizierungsmethoden ist die Screening-Geschwindigkeit mithilfe von KI-Modellen extrem hoch, was die Kosten erheblich senkt. Interessanterweise wies Halisin Merkmale auf, die bisher von menschlichen Wissenschaftlern nicht verstanden wurden, eine Entdeckung, die ein neues Licht auf das Gebiet der Antibiotikaforschung wirft. Die Natur dieser Funktion ist jedoch noch unbekannt, und selbst beim Training von KI-Modellen kann keine klare Antwort gefunden werden. Diese Forschungsergebnisse zeigen, dass die Anwendung künstlicher Intelligenz im Bereich der Arzneimittelentwicklung über die Grenzen traditioneller menschlicher Methoden hinausgegangen ist.
Künstliche Intelligenz hat zu einem effizienteren, kostengünstigeren und innovativeren Wirkstoffentwicklungsprozess in der Arzneimittelforschung geführt. Diese Transzendenz spiegelt sich vor allem in der Geschwindigkeit der Entwicklung, der Kosteneffizienz und einem neuen Verständnis der Arzneimitteleigenschaften wider. Beispielsweise können KI-Modelle potenzielle Arzneimittelkandidaten schneller und effizienter prüfen und so den Zeitrahmen für die Arzneimittelentwicklung im Vergleich zu herkömmlichen experimentellen Validierungsmethoden erheblich verkürzen. Der Einsatz von KI-Modellen für das Arzneimittelscreening reduziert die Forschungs- und Entwicklungskosten erheblich und ist kostengünstiger als herkömmliche Methoden. KI-Modelle haben die Fähigkeit bewiesen, bisher unverstandene Arzneimittelmerkmale aufzudecken, die mit herkömmlichen Forschungsmethoden möglicherweise schwer zu erkennen sind, und bieten so innovativere Richtungen für die Entwicklung neuer Arzneimittel.
▲Warum heißt es Halicin, ein seltsamer Name?
Der ursprüngliche Name von Halicin hat eigentlich nur einen Code namens SU-3327, bei dem es sich eigentlich nur um ein experimentelles Medikament oder einen Prototyp des Medikaments handelt. Ursprünglich wurde es zur Behandlung von Diabetes untersucht, aber aufgrund schlechter Testergebnisse wurde die Anwendungsentwicklung des Wirkstoffs schon lange eingestellt und wird nur noch als experimentelles Medikament eingesetzt. Später fanden Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) heraus, dass Halisin antibiotische Eigenschaften gegen eine Vielzahl von Bakterien hat. Und daher wurde es offiziell benannt. Sein Name, „Halicin“, ist eine Anspielung auf Hal, ein fiktives künstliches Intelligenzsystem aus 2001: Odyssee im Weltraum.
„2001: Odyssee im Weltraum“ ist ein klassischer Science-Fiction-Film, der eine zentrale Rolle in der Geschichte des Science-Fiction-Films spielt und als einer der Meilensteine des Science-Fiction-Films gilt. Der Film ist für seine innovative Grafik, Musik und Erzählkunst bekannt und legt die Messlatte für zukünftige Science-Fiction-Filme hoch. Es präsentiert ein Universum voller Geheimnisse und Wunder und ermöglicht es dem Publikum, intensiv über die Zukunft der Menschheit und die Entwicklung von Wissenschaft und Technologie nachzudenken. Es ist zu einem Teil der globalen Science-Fiction-Kultur geworden und hat einen tiefgreifenden Einfluss auf zukünftige Science-Fiction-Filme und Fernsehsendungen gehabt.
▲Welche konkreten Auswirkungen und Perspektiven hat es?
Als Halisin zum ersten Mal entdeckt wurde, verwendeten Forscher Computer-Deep-Learning-Methoden, um festzustellen, dass es sich bei Halisin möglicherweise um ein Breitbandantibiotikum handelt. Diese Möglichkeit wurde durch In-vitro-Zellkulturtests und In-vivo-Experimente an Mäusen bestätigt und zeigte Aktivität gegen eine Reihe arzneimittelresistenter Stämme, darunter Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii und Mycobacterium tuberculosis. Sein Wirkungsmechanismus beinhaltet die Sequestrierung von Eisen in Bakterienzellen und beeinträchtigt dadurch seine Fähigkeit, den pH-Gleichgewicht auf Zellmembranen zu regulieren. Vorläufige Untersuchungen deuten darauf hin, dass Halisin Bakterien abtöten kann, indem es ihre Fähigkeit, einen elektrochemischen Gradienten auf Zellmembranen aufrechtzuerhalten, stört. Dieser Wirkmechanismus unterscheidet sich von dem der meisten Antibiotika und kann es Bakterien erschweren, Resistenzen zu entwickeln. Insgesamt hat Halisin Potenzial als Antibiotikum gezeigt, insbesondere gegen einige Bakterien, die Resistenzen gegen herkömmliche Medikamente entwickelt haben.
Über dieses neue Medikament wurde jedoch erstmals im Jahr 2019 berichtet, es gibt jedoch noch keine Nachrichten über ein neues Medikament oder Aktualisierungen, was bei der späteren Erforschung und Entwicklung neuer Medikamente möglicherweise auf Schwierigkeiten gestoßen ist. Für den Anfangsverdacht gibt es zwei Gründe: Erstens könnten die unbefriedigenden klinischen Studienergebnisse bei der Entwicklung neuer Arzneimittel darauf zurückzuführen sein, dass die ersten Studien die Wirksamkeit oder Sicherheit des Arzneimittels nicht vollständig nachweisen konnten. In diesem Fall muss das Forschungs- und Entwicklungsteam möglicherweise die Eignung des Arzneimittels neu bewerten und Maßnahmen zu seiner Modifizierung oder Optimierung ergreifen. Andererseits sind auch Fragen der Sicherheit und Toxizität ein wichtiger Gesichtspunkt, und neue Arzneimittel müssen vor ihrer Markteinführung strenge Toxizitäts- und Sicherheitsbewertungen bestehen. Wenn während des Entwicklungsprozesses nachteilige Sicherheitsprobleme oder Toxizitäten festgestellt werden, sind möglicherweise zusätzliche Studien und Modifikationen erforderlich, um die Sicherheit des Arzneimittels für Patienten zu gewährleisten.
▲ Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Maschinen ein großes Potenzial in der Arzneimittelforschung haben, insbesondere wenn es um den Umgang mit komplexen Informationen geht. Durch Deep Learning können Maschinen schnell Muster erkennen und die Entdeckung neuer Medikamente beschleunigen. Zweitens ist Zusammenarbeit der Schlüssel. Ein Superteam aus Computer-, Biologie- und Pharmaexperten ist der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz von KI bei der Entwicklung neuer Medikamente. Diese Zusammenarbeit überwindet traditionelle F&E-Herausforderungen und verbessert die Effizienz. Der Erfolg der Maschine zeigt uns auch, dass Daten von entscheidender Bedeutung sind. Big Data und Deep Learning ermöglichen es uns, die Wirkungen von Medikamenten genauer zu verstehen und Medikamente gezielter zu entwickeln. Insgesamt macht KI die Entwicklung neuer Medikamente effizienter und eröffnet neue Möglichkeiten im medizinischen Bereich. Mit der Hinzufügung leistungsfähigerer künstlicher Intelligenz wird die Zukunft der robotergestützten Arzneimittelforschung bald Realität.