Künstliche Intelligenz revolutioniert die Arzneimittelforschung
Die frühe Entdeckungsphase der Arzneimittelentwicklung ist mit hohen Kosten verbunden und erfordert innovative Technologien, um den Prozess zu beschleunigen und zu optimieren. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind hierbei zu Schlüsselakteuren geworden. Sie bieten die Möglichkeit, den chemischen "Suchraum" für neue Verbindungen zu erweitern, komplexe Berechnungen zu vereinfachen und Einblicke in oft unvollständige Daten zu gewinnen.
Die Auswahl des besten Moleküls für die Weiterentwicklung von der Entdeckung zu einer neuen chemischen Einheit (NCE) ist komplex und zeitaufwändig. Angesichts der wachsenden Schwierigkeit, neue Moleküle für aktuelle Medikamenteninteressen zu finden, sind Forscher bestrebt, eine größere Anzahl von Verbindungen zu bewerten, ohne die Budgets für Chemie und Biologie exponentiell zu erhöhen.
KI und ML, die auf modernster Hardware laufen, revolutionieren diesen Bereich. Sie können Moleküle in einem bisher ungekannten Maßstab sortieren und so riesige chemische Bibliotheken durchsuchen. KI-gesteuerte Ansätze reichen von der Erstellung "virtueller Bibliotheken" von Molekülen, die durch synthetische Reaktionen erzeugt werden, bis hin zur Verwendung von "generativer KI", um Moleküle aus einer molekularen Suppe kleiner Fragmente zusammenzusetzen.
Beschleunigung der Arzneimittelforschung durch KI/ML
Die Anwendung von KI in der Arzneimittelforschung steckt noch in den Kinderschuhen, hat jedoch bereits Verbindungen hervorgebracht, die klinische Studien durchlaufen. Die Auswirkungen von KI und ML sind vielfältig:
- Komplexe Berechnungen vereinfacht: KI/ML-Tools können das Verhalten eines Arzneimittelkandidaten vorhersagen.
- Vorhersage von Bindungsenergien: KI kann Bindungsenergien vorhersagen und so die traditionell ressourcenintensive Forschung unterstützen.
- Proteinstrukturvorhersage: KI-Modelle können Proteinstrukturen für Ziele generieren, für die experimentelle Daten fehlen.
- Effizientes Screening: KI-Modelle können effizient riesige Molekülbibliotheken gegen spezifische Arzneimittelziele screenen.
- Optimierung synthetischer Wege: KI ist hervorragend in der Mustererkennung in komplexen Datensätzen und kann effiziente Wege in kürzerer Zeit als erfahrene Chemiker finden.
Herausforderungen für eine breitere KI-Anwendung
Trotz des erheblichen Einflusses von KI/ML auf die Arzneimittelforschung bleiben Herausforderungen bestehen. Ein weiteres Problem ist der Mangel an Experten, die sowohl in der Arzneimittelforschung als auch in der KI versiert sind.
Die Zukunft der KI in der Arzneimittelforschung
Obwohl es unwahrscheinlich ist, dass KI alle Aspekte der Arzneimittelforschung ersetzt, ist ihr Potenzial für positive Auswirkungen offensichtlich. Die Integration von KI/ML in Arzneimittelforschungsplattformen hat bereits zu erheblichen Verbesserungen geführt. Diese Technologien werden in der pharmazeutischen Industrie eine immer größere Rolle spielen und die Landschaft der Arzneimittelentwicklung verändern.
