KI bahnbrechend: Neuentwicklung sicherer Antibiotika gegen resistente Bakterien gelingt Forschern in Austin
BerlinForscher der Universität Texas in Austin haben mittels Künstlicher Intelligenz ein neues Antibiotikum entwickelt, das gegen antibiotikaresistente Bakterien helfen könnte – ein weltweit großes Gesundheitsproblem. Die Studie, die in Nature Biomedical Engineering veröffentlicht wurde, nutzte große Sprachmodelle ähnlich ChatGPT.
Forscher konzentrierten sich zunächst auf Protegrin-1, ein starkes Mittel zur Bekämpfung von Bakterien, das jedoch für Menschen schädlich ist. Ihr Ziel war es, dieses Antibiotikum mithilfe von KI so zu modifizieren, dass es für Menschen ungefährlich wird. Das Ergebnis war eine sicherere Version namens bakterienselektives Protegrin-1.2 (bsPG-1.2). Erste Tests an Tieren zeigten, dass Mäuse, die mit bsPG-1.2 behandelt wurden, weniger Bakterien in ihren Organen hatten als unbehandelte Mäuse.
Die Kernmethodik umfasste:
- Über 7.000 Varianten von Protegrin-1 entwickelt.
- Bereiche zur Modifikation identifiziert, ohne die antibiotische Wirkung zu verlieren.
- Ein Protein-LLM trainiert, um Millionen von Varianten zu bewerten.
- Das Team zu bsPG-1.2 geführt, das bakterielle Membranen angreift, ohne menschliche Zellen zu schädigen.
Maschinelles Lernen revolutioniert das Protein- und Peptidingenieurwesen. Früher bedeutete die Suche nach geeigneten Molekülen viel Laborarbeit und das mühsame Testen jedes einzelnen. Maschinelles Lernen beschleunigt diesen Prozess erheblich, indem es nützliche Verbindungen schneller und effizienter identifiziert.
KI-Unterstützte Medikamente: Neuentwicklung durch Technologie
KI fördert die Entwicklung neuer Medikamente, indem sie neue Moleküle identifiziert, die für Behandlungen genutzt werden können. Zudem verbessert sie bestehende Antibiotika und macht sie sicherer und wirkungsvoller. Ein Beispiel hierfür ist die Anwendung von Techniken, die ursprünglich zur Gruppierung ähnlicher Wörter in Texten entwickelt wurden, nun aber auch auf Proteine angewendet werden. Auf diese Weise können Proteinsequenzen mit ähnlichen Funktionen, wie z.B. der Bekämpfung von Bakterien, zusammengefasst werden, was Forschern ermöglicht, schnell wirksame Varianten zu finden.
Mit den Fortschritten der KI könnte sich die Medizin erheblich verändern. Ähnliche Methoden könnten auch für andere Medikamente, nicht nur Antibiotika, angewendet werden. Dies könnte die Entwicklung von Behandlungen beschleunigen und spezifisch auf bestimmte Erreger abstimmen.
Diese Forschung verdeutlicht die immense Bedeutung der interdisziplinären Zusammenarbeit. Durch die Kombination von Biologie, Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen können Ergebnisse erzielt werden, die alleine nicht erreichbar wären. Das Projekt wurde von mehreren Organisationen unterstützt, darunter die National Institutes of Health und die Welch Foundation. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer fortlaufenden Finanzierung zur Unterstützung solch innovativer Arbeiten.
Die Universität von Texas in Austin hat 2024 zum Jahr der KI erklärt, um die Bedeutung der künstlichen Intelligenz in verschiedenen Bereichen hervorzuheben. Diese Forschung zeigt, wie KI bei großen Problemen wie Antibiotikaresistenz helfen und bald bessere Behandlungen bieten kann.
Die Studie wird hier veröffentlicht:
http://dx.doi.org/10.1038/s41551-024-01243-1und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet
Justin R. Randall, Luiz C. Vieira, Claus O. Wilke, Bryan W. Davies. Deep mutational scanning and machine learning for the analysis of antimicrobial-peptide features driving membrane selectivity. Nature Biomedical Engineering, 2024; DOI: 10.1038/s41551-024-01243-1Diesen Artikel teilen