„Ein Game-Changer in der Antibiotika-Entdeckung: Der Einfluss von erklärbarem Deep Learning“

von Henrik Andersen
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Antibiotic Discovery

In einem bedeutenden wissenschaftlichen Durchbruch haben Forscher eine bahnbrechende Kategorie von Antibiotika vorgestellt. Dies markiert die erste derartige Entdeckung seit sechs Jahrzehnten und, was noch bemerkenswerter ist, den ersten Erfolg durch den Einsatz von KI-gesteuertem, erklärbarem Deep Learning. Diese neue Klasse von Antibiotika zeigt eine bemerkenswerte Wirksamkeit gegen multiresistente Krankheitserreger und ist ein Beweis für das transformative Potenzial der KI im Bereich der Arzneimittelentwicklung und ihre zentrale Rolle bei der Bekämpfung von Antibiotikaresistenzen.

Diese bahnbrechende Forschung wurde gemeinsam von einem Team aus 21 Experten durchgeführt, darunter Wissenschaftler renommierter Institutionen wie dem MIT, dem Broad Institute of MIT und Harvard, Integrated Biosciences, dem Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering und dem Leibniz-Institut für Polymerforschung in Dresden , Deuschland. Die Hauptautoren dieser bahnbrechenden Studie sind Dr. Felix Wong, Mitbegründer von Integrated Biosciences, und Dr. James J. Collins, Termeer-Professor für Medizintechnik und Wissenschaft am MIT.

Der in dieser Studie gewählte innovative Ansatz umfasste das virtuelle Screening eines umfangreichen Pools von über 12 Millionen potenziellen Verbindungen, um diese neue Klasse von Antibiotika zu enthüllen, die eine bemerkenswerte Fähigkeit zur Bekämpfung von Antibiotikaresistenzen aufweist. Das Besondere an dieser Forschung ist die Implementierung von Deep-Learning-Modellen, die auf experimentell gewonnenen Daten trainiert werden, um sowohl die Wirksamkeit des Antibiotikums als auch seine potenzielle Toxizität vorherzusagen. Inspiriert von KI-Anwendungen in verschiedenen Bereichen, einschließlich der AlphaGo-Technologie von DeepMind, entwickelten die Forscher neuartige Modelle, um die kritischen molekularen Komponenten aufzuklären, die für die Antibiotikaaktivität verantwortlich sind.

Das Ergebnis dieser Forschung ist die Identifizierung einer neuen Kategorie von Antibiotika, die eine starke Wirksamkeit gegen multiresistente Krankheitserreger zeigen. In einer Reihe von Experimenten wurde ein Antibiotikumkandidat in Mausmodellen mit MRSA-Infektion getestet und zeigte seine Wirksamkeit sowohl bei topischer Anwendung als auch bei systemischer Verabreichung. Dieses vielversprechende Ergebnis legt nahe, dass diese Verbindung Potenzial für eine weitere Entwicklung zur Behandlung schwerer bakterieller Infektionen, einschließlich solcher im Zusammenhang mit Sepsis, birgt.

Dr. Felix Wong betonte den bahnbrechenden Charakter dieser Entdeckung und erklärte: „Diese Entdeckung unterstreicht den tiefgreifenden Einfluss, den künstliche Intelligenz und erklärbares Deep Learning auf die Arzneimittelforschung haben können.“ Unsere Forschung hat eine Reihe hochpräziser Modelle zugänglich gemacht, mit denen sowohl die Wirksamkeit des Antibiotikums als auch seine potenzielle Toxizität genau vorhergesagt werden können. Wichtig ist, dass es eine der ersten Demonstrationen von Deep-Learning-Modellen darstellt, die klare Erklärungen für ihre Vorhersagen liefern, mit tiefgreifenden und weitreichenden Auswirkungen auf die Zukunft der Arzneimittelforschung durch KI.“

Dr. James J. Collins fügte hinzu: „Dieser Durchbruch bestätigt die entscheidende Rolle der Integration von KI und erklärbarem Deep Learning bei der Bewältigung einiger der größten Herausforderungen in der Medizin, insbesondere der Antibiotikaresistenz.“ Durch die Nutzung dieser validierenden Studien und ähnlicher Ansätze ist das Team von Integrated Biosciences bereit, die Verbindung von synthetischer Biologie und einem tiefgreifenden Verständnis von zellulärem Stress voranzutreiben und so einen erheblichen ungedeckten Bedarf an neuartigen Behandlungen für altersbedingte Krankheiten zu decken.“

Satotaka Omori, Ph.D., Gründungsmitglied und Leiter der Altersbiologie bei Integrated Biosciences und Mitautor der Veröffentlichung, bemerkte: „Eine wichtige Implikation dieser Studie ist die Machbarkeit und Wünschbarkeit, Deep-Learning-Modelle in der Arzneimittelforschung erklärbar zu machen.“ . Während die KI weiterhin erhebliche Fortschritte macht, wird sie auch durch die Undurchsichtigkeit häufig verwendeter Black-Box-Modelle behindert, die den Entscheidungsprozess verschleiern. Durch die Enthüllung dieser Black Boxes wollen wir allgemeingültigere Erkenntnisse gewinnen und möglicherweise den Einsatz und die Entwicklung von Ansätzen der nächsten Generation zur Arzneimittelforschung beschleunigen.“

Alicia Li, wissenschaftliche Mitarbeiterin bei Integrated Biosciences und Mitautorin der Veröffentlichung, drückte ihre Begeisterung aus und erklärte: „Es ist wirklich aufregend, Zeuge der Entwicklung einer neuen Methodik zur Vorhersage des antibiotischen Nutzens einer Verbindung und ihrer Wahrscheinlichkeit zu werden, Phase I zu durchlaufen.“ Studien und seine potenzielle Zugehörigkeit zu einer neuartigen Medikamentenklasse.“

Die von Integrated Biosciences durchgeführte Forschung ist ein Beweis für das transformative Potenzial der KI, nicht nur bei der Entdeckung von Antibiotika, sondern auch bei der Suche nach innovativen Behandlungen für altersbedingte Krankheiten, wie in früheren Veröffentlichungen der Institution gezeigt. Diese Fortschritte sind vielversprechend bei der Behandlung von Erkrankungen wie Fibrose, Entzündungen und Krebs.

Referenz: „Entdeckung einer Strukturklasse von Antibiotika mit erklärbarem Deep Learning“, Nature, 20. Dezember 2023.
DOI: 10.1038/s41586-023-06887-8

Häufig gestellte Fragen (FAQs) zur Antibiotika-Entdeckung

Welche Bedeutung hat diese Antibiotika-Entdeckung?

Diese Entdeckung von Antibiotika ist von Bedeutung, da sie die erste neue Klasse von Antibiotika seit sechs Jahrzehnten darstellt und KI-gestütztes, erklärbares Deep Learning nutzt, das das Potenzial hat, die Arzneimittelforschung zu verändern und Antibiotikaresistenzen wirksam zu bekämpfen.

Wer hat diese Forschung durchgeführt?

Die Forschung wurde von einem kollaborativen Team aus 21 Experten durchgeführt, darunter Wissenschaftler renommierter Institutionen wie dem MIT, dem Broad Institute of MIT und Harvard, Integrated Biosciences, dem Wyss Institute for Biological Inspired Engineering und dem Leibniz-Institut für Polymerforschung in Dresden. Deuschland.

Wie haben die Forscher diese neue Klasse von Antibiotika identifiziert?

Die Forscher verwendeten einen neuartigen Ansatz, indem sie über 12 Millionen Kandidatenverbindungen virtuell durchmusterten. Sie trainierten Deep-Learning-Modelle auf experimentell generierten Daten, um die Aktivität und Toxizität von Antibiotika vorherzusagen, und ließen sich dabei von KI inspirieren, die in anderen Bereichen verwendet wird. Diese Methode führte zur Identifizierung der neuen Antibiotikaklasse.

Welche Auswirkungen hat diese Entdeckung auf die Antibiotikaresistenz?

Diese Entdeckung bietet einen vielversprechenden Weg zur Bekämpfung von Antibiotikaresistenzen, da die neu identifizierte Klasse von Antibiotika eine starke Aktivität gegen multiresistente Krankheitserreger zeigt.

Welchen Einfluss könnte diese Entdeckung auf die zukünftige Arzneimittelentwicklung haben?

Die Integration von KI und erklärbarem Deep Learning in die Arzneimittelforschung hat das Potenzial, die Entwicklung neuartiger Behandlungen für verschiedene Krankheiten, einschließlich altersbedingter Erkrankungen wie Fibrose, Entzündungen und Krebs, zu beschleunigen. Diese Forschung stellt einen bedeutenden Schritt in diese Richtung dar.

Welche Bedeutung hat es, Deep-Learning-Modelle erklärbar zu machen?

Es ist von entscheidender Bedeutung, Deep-Learning-Modelle erklärbar zu machen, da sie unser Verständnis des Entscheidungsprozesses verbessern. Diese Transparenz kann zu umfassender anwendbaren Erkenntnissen führen und die Einführung KI-gesteuerter Ansätze in der Arzneimittelforschung und anderen Bereichen beschleunigen.

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5 Kommentare

TechNerd1 Dezember 20, 2023 - 6:59 pm

Erklärbares Deep Learning, so wichtig 4 KI-Glaubwürdigkeit!

Antwort
Gesundheitsenthusiast Dezember 20, 2023 - 10:35 pm

Antibiotikaresistenz gelöst? Daumen hoch!

Antwort
Ernsthafter Forscher Dezember 21, 2023 - 1:23 am

Beeindruckender, innovativer Ansatz, großes Lob an das Team!

Antwort
ScienceGeek_23 Dezember 21, 2023 - 5:13 am

erstaunlich! Diese KI-Sache, wow!

Antwort
John Smith Dezember 21, 2023 - 1:19 pm

gr8 Neuigkeiten zum Thema Antibiotika! KI rockt für Entdeckungen!

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