KI und Schmerzbewältigung: neue Wege ohne Opioide

Lesezeit: 2 Minuten
Durch Klaus Schmidt
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Roboterhände analysieren molekulare Strukturen zur Wirkstoffentdeckung.

BerlinChronische Schmerzen betreffen viele Menschen und sind schwer zu behandeln, da es nicht genügend gute, insbesondere nicht-opioide, Therapiemöglichkeiten gibt. Im Genome Center der Cleveland Clinic arbeiten Forscher mit IBM daran, künstliche Intelligenz zur Verbesserung des Schmerzmanagements einzusetzen. Sie verwenden dabei tiefenlernende Methoden, um neue Biomoleküle und bereits existierende Medikamente in neuen Anwendungsmöglichkeiten zu entdecken. Ihr Ziel ist es, nicht-süchtig machende, nicht-opioide Behandlungen für Schmerzen zu entwickeln.

Die Entwicklung neuer Medikamente zur Schmerzbehandlung ist schwierig, da diese Medikamente auf die richtige Weise mit den Proteinen des Körpers interagieren müssen. KI kann hierbei unterstützen, indem sie detaillierte Informationen über Moleküle schnell analysiert und so die Entdeckung neuer Medikamente beschleunigt. LISA-CPI ist ein KI-Werkzeug, das darauf ausgelegt ist, vorherzusagen, wie Verbindungen mit Proteinen interagieren, wodurch dieser Prozess schneller und effizienter wird. Es prognostiziert:

  • Ob ein Molekül spezifisch an einen Schmerzrezeptor binden kann.
  • Die genaue Stelle am Rezeptor, an der das Molekül andockt.
  • Die Intensität dieser Bindung.
  • Ob diese Interaktion Signalprozesse aktiviert oder deaktiviert.

LISA-CPI hat bereits zahlreiche Substanzen getestet, darunter von Darmbakterien produzierte Stoffe und von der FDA zugelassene Medikamente, um potenzielle Schmerztherapien zu identifizieren. Diese Fähigkeit zur Prognose reduziert den erforderlichen Testaufwand und beschleunigt den Übergang von der Forschung zu klinischen Studien.

Diese Untersuchung zeigt innovative Anwendungen von KI in der Wirkstoffforschung, abweichend von traditionellen Methoden. Der Ansatz des Teams bietet eine Alternative zu Opioiden und eröffnet neue Möglichkeiten zur Behandlung von Erkrankungen, die mit GPCRs in Verbindung stehen, wie Alzheimer. Die Kombination von Computertechniken und Biochemie in diesem Bereich stellt einen Fortschritt in Richtung präziserer Medizin dar.

Diese Technologie lindert nicht nur Schmerzen, sondern kann auch bei einer Vielzahl von Krankheiten angewendet werden. Durch die Erstellung von grundlegenden Modellen zur Arzneimittelentwicklung können wir schnell komplexe Gesundheitsprobleme verstehen und behandeln. In Zusammenarbeit mit IBM führen die Forscher Bemühungen an, bestehende Medikamente wiederzuverwenden und neue zu entdecken, und erzielen so bedeutende Fortschritte bei der Lösung anspruchsvoller medizinischer Herausforderungen.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1016/j.crmeth.2024.100865

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Yuxin Yang, Yunguang Qiu, Jianying Hu, Michal Rosen-Zvi, Qiang Guan, Feixiong Cheng. A deep learning framework combining molecular image and protein structural representations identifies candidate drugs for pain. Cell Reports Methods, 2024; 100865 DOI: 10.1016/j.crmeth.2024.100865
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