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DEEP MINDS Podcast
Podcast über Künstliche Intelligenz und Wissenschaft
KI bei der Bundeswehr und der BWI | DEEP MINDS #16

Multiresistente Krankheitserreger sind ein großes Problem. Eine neue Klasse von antibakteriellen Wirkstoffen, die mithilfe von KI entdeckt wurde, könnte helfen.

MIT-Forscher haben mithilfe künstlicher Intelligenz eine neue Klasse von Verbindungen entdeckt, die in der Lage sind, Methicillin-resistente Staphylococcus aureus (MRSA) abzutöten, ein arzneimittelresistentes Bakterium, das in den USA jährlich mehr als 10.000 Todesfälle verursacht. Diese Verbindungen weisen eine geringe Toxizität gegenüber menschlichen Zellen auf, was sie zu potenziellen Arzneimittelkandidaten macht.

Ein wichtiger Aspekt ihres Ansatzes war die Verwendung des Monte-Carlo-Baum-Suchalgorithmus, um die Deep-Learning-Modelle besser zu erklären. Auf diese Weise konnten die Forscher nachvollziehen, wie die Modelle zu ihren Vorhersagen kommen und herausfinden, welche Substrukturen der Moleküle wahrscheinlich für ihre antimikrobielle Aktivität verantwortlich sind.

Neue Antibiotika-Kandidaten vermutlich unschädlich für menschliche Zellen

Um die Auswahl potenzieller Medikamente zu verfeinern, trainierten sie drei weitere Modelle, um die Toxizität der Verbindungen für drei Arten menschlicher Zellen vorherzusagen. Durch die Kombination dieser Daten mit den Vorhersagen über die antimikrobielle Aktivität konnten sie Verbindungen finden, die Mikroben abtöten und dabei nur minimale negative Auswirkungen auf den Menschen haben.

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Konkret untersuchte das Team rund 12 Millionen kommerziell erhältliche Verbindungen und identifizierte fünf verschiedene Klassen mit wahrscheinlicher Aktivität gegen MRSA. Insbesondere zwei Verbindungen erwiesen sich als vielversprechende Antibiotikakandidaten, die die MRSA-Population in zwei Mausmodellen um den Faktor 10 reduzierten. Diese Verbindungen scheinen zu wirken, indem sie die Fähigkeit der Bakterien stören, einen elektrochemischen Gradienten über ihre Zellmembranen aufrechtzuerhalten, der für wichtige Zellfunktionen unerlässlich ist.

Team teilt Ergebnisse mit gemeinnütziger Organisation

Die Forschungsergebnisse wurden mit Phare Bio geteilt, einer gemeinnützigen Organisation, die detailliertere Analysen der chemischen Eigenschaften und der potenziellen klinischen Anwendung der Verbindungen durchführen möchte. In der Zwischenzeit arbeitet das Labor an der Entwicklung weiterer Arzneimittelkandidaten auf der Grundlage der neuen Studienergebnisse.

Die Forscher gehen davon aus, dass sich ihr KI-basierter Ansatz leicht auf die Entdeckung neuer Antibiotikaklassen gegen verschiedene Krankheitserreger übertragen lässt. "Wir verwenden bereits ähnliche Ansätze, die auf chemischen Teilstrukturen basieren, um Verbindungen de novo zu entwerfen, und natürlich können wir diesen Ansatz anwenden, um neue Antibiotikaklassen gegen verschiedene Krankheitserreger zu entdecken", sagt Felix Wong, Postdoktorand am Institute for Medical Engineering and Science (IMES) des MIT und der Harvard University.

Neben Forschern des MIT und der Harvard University waren auch Forscher des Leibniz-Instituts für Polymerforschung und des Max Bergmann Center of Biomaterials aus Deutschland beteiligt.

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Zusammenfassung
  • MIT-Forscher haben mithilfe künstlicher Intelligenz eine neue Klasse von Verbindungen entdeckt, die arzneimittelresistente Bakterien wie MRSA abtöten können, ohne menschliche Zellen zu schädigen.
  • Die Forscher verwendeten den Monte-Carlo-Baum-Suchalgorithmus, um Deep-Learning-Modelle besser zu erklären und potenzielle Arzneimittelkandidaten zu identifizieren.
  • Die vielversprechendsten Antibiotikakandidaten werden nun von der gemeinnützigen Organisation Phare Bio weiter untersucht, während das Forschungsteam den KI-basierten Ansatz zur Entdeckung weiterer Antibiotikaklassen gegen verschiedene Krankheitserreger anwendet.
Quellen
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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