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KI bei der Bundeswehr und der BWI | DEEP MINDS #16

Deepmind und die Genfer Initiative für vernachlässigte Krankheiten wollen mit Alphafold parasitäre Krankheiten heilen.

Anfang Dezember 2020 verkündete Deepmind einen echten KI-Durchbruch: AlphaFold 2.0 sagte die Faltung von Proteinstrukturen so gut voraus, dass die Veranstalter der CASP-Challenge das Problem als gelöst bezeichneten.

"Es war das erste Mal, dass ein ernsthaftes wissenschaftliches Problem durch KI gelöst wurde", so Jon Moult, Mitgründer des CASP-Wettbewerbs.

"Die Aussicht, qualitativ hochwertige berechnete Strukturen für die meisten Proteine zu haben, wird eine großartige Hilfe für das Verständnis vieler Aspekte der Biologie sein. Wenn wir etwa das nächste Mal eine Pandemie haben, könnten wir viel schneller mögliche Medikamentenstrategien identifizieren."

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KI für Echtwelt-Probleme

Tatsächlich sagte Deepmind mit Alphafold bereits im Laufe von 2020 die Struktur einiger Sars-CoV-2 Virusproteine voraus. Die Vorhersagen wurden später experimentell bestätigt.

Knapp eineinhalb Jahre nach dem Erfolg in CASP soll Alphafold jetzt weitere Echtwelt-Probleme lösen. Deepmind gab dafür kürzlich eine neue Partnerschaft mit der Genfer Initiative Drugs for Neglected Diseases (DNDi) bekannt.

Die gemeinnützige Organisation bekämpft seit 18 Jahren tödliche Krankheiten in Entwicklungsländern, darunter die durch Parasiten ausgelösten Krankheiten Schlafkrankheit, Chagas-Krankheit und Leishmaniose.

Mit KI gegen parasitäre Krankheiten

Bei der Schlafkrankheit hat die DNDi bereits große Fortschritte gemacht und hofft, in etwa zwei Jahren die Krankheit vollständig mit einer passenden Behandlung heilen zu können. Bei der Chagas-Krankheit und der Leishmaniose blieben die großen Fortschritte bisher jedoch aus – hier soll Alphafold helfen.

So erfordert die Heilung der Chagas-Krankheit, die zu Herzversagen führen kann und von der zwischen sechs und sieben Millionen Menschen betroffen sind, die vollständige Entfernung des einzelligen Parasiten und Erregers Trypanosoma cruz.

Empfehlung

Forscher für Infektionskrankheiten der DNDi und der University of Washington, der University of Dundee und GlaxoSmithKline haben in den letzten 18 Monaten ein Molekül identifiziert, das ein Protein des Parasiten bindet und ihn so tötet.

Um zu verstehen, wie genau das Molekül die Funktion des Parasiten stoppt, wollen die Forscher die Struktur des Proteins untersuchen. Dieser Prozess hätte früher viele Jahre gedauert, dank Alphafold haben die Forscher bereits jetzt eine KI-Vorhersage der Proteinstruktur. Auf deren Basis werden nun Medikamente entworfen, die an das Protein binden und den Parasiten abtöten.

Alphafolds Vorhersagen könnten so der DNDi helfen, die Chagas-Krankheit und die verschiedenen Formen der Leishmaniose zu heilen, hofft Ben Perry, Projektleiter der DNDi.

"Wenn man so schnell Proteinstrukturen bekommt, kann man direkt mehrere Wirkstoffkandidaten entwerfen und hat gleich viele Ansatzpunkte für klinische Studien", so Perry.

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Alphafold soll Medikamentenentwicklung erleichtern

Deepmind und die DNDi wollen langfristig kooperieren, um wenig beachtete Krankheiten außerhalb der westlichen Welt zu behandeln. Laut Perry führt die Kooperation bereits jetzt zu einem gesteigerten Interesse pharmazeutischer Partner, sich an der Entwicklung neuer Medikamente für tropische Krankheiten zu beteiligen.

Die beiden Partner hoffen, dass Alphafold die Medikamentenentwicklung zugänglicher macht, indem das KI-System Wissenschaftlern in einkommensschwachen Ländern die Möglichkeit gibt, neue Behandlungsmethoden zu entwickeln.

Insgesamt gäbe es drei Dinge, die man mit Alphafold anstrebe, so Pushmeet Kohli, Deepminds Leiter für KI in der Wissenschaft:

"Erstens erweitern wir die Möglichkeiten der Strukturvorhersage, zweitens beschleunigen wir diesen Prozess und drittens machen wir diese Technologie für Menschen zugänglich, die keinen Zugang zu komplizierten, teuren Maschinen haben."

Via: Wired

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Max ist leitender Redakteur bei THE DECODER. Als studierter Philosoph beschäftigt er sich mit dem Bewusstsein, KI und der Frage, ob Maschinen wirklich denken können oder nur so tun als ob.
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