{"id":11639,"date":"2024-04-17T11:21:32","date_gmt":"2024-04-17T11:21:32","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=11639"},"modified":"2024-04-17T12:42:25","modified_gmt":"2024-04-17T12:42:25","slug":"scientists-accelerate-search-for-parkinsons-treatments-using-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/04\/scientists-accelerate-search-for-parkinsons-treatments-using-ai\/","title":{"rendered":"Wissenschaftler beschleunigen die Suche nach Parkinson-Therapien mithilfe von KI"},"content":{"rendered":"

Forscher der Universit\u00e4t Cambridge haben sich KI zunutze gemacht, um die Suche nach neuen Therapien f\u00fcr die Parkinson-Krankheit drastisch zu beschleunigen.\u00a0<\/b><\/p>\n

Durch den Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens konnten sie Millionen potenzieller Arzneimittelwirkstoffe durchsuchen und die vielversprechendsten Kandidaten zehnmal schneller und 1000-mal kosteng\u00fcnstiger identifizieren als mit herk\u00f6mmlichen Methoden.<\/span><\/p>\n

Die Parkinson-Krankheit ist eine komplexe, fortschreitende neurodegenerative Erkrankung, von der weltweit etwa 6 Millionen Menschen betroffen sind. Diese Zahl wird sich bis 2040 voraussichtlich verdreifachen. <\/span><\/p>\n

Derzeit gibt es keine Behandlungen, die das Fortschreiten der Krankheit zuverl\u00e4ssig verlangsamen oder aufhalten k\u00f6nnen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Das herk\u00f6mmliche Verfahren, bei dem riesige chemische Bibliotheken nach potenziellen Arzneimittelkandidaten durchsucht werden, ist extrem langsam, teuer und oft erfolglos.<\/span><\/p>\n

\"Ein Weg zur Suche nach potenziellen Behandlungen f\u00fcr Parkinson erfordert die Identifizierung kleiner Molek\u00fcle, die die Aggregation von Alpha-Synuclein hemmen k\u00f6nnen, einem Protein, das eng mit der Krankheit in Verbindung gebracht wird\", so die leitende Forscherin Professor Michele Vendruscolo <\/span>sagte der Universit\u00e4t Cambridge.<\/span><\/a><\/p>\n

\"Aber das ist ein extrem zeitaufw\u00e4ndiger Prozess - allein die Identifizierung eines Hauptkandidaten f\u00fcr weitere Tests kann Monate oder sogar Jahre dauern.<\/span><\/p>\n

Um diese Herausforderung zu meistern, entwickelten Vendruscolo und sein Team einen 5-stufigen Ansatz f\u00fcr maschinelles Lernen. Die <\/span>Studie<\/span><\/a> wurde ver\u00f6ffentlicht in Natur Chemische Biologie<\/em>.\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Beginnen Sie mit einer kleinen Gruppe von Verbindungen, die durch Simulationen ermittelt wurden und die das Potenzial haben, die Verklumpung des Alpha-Synuclein-Proteins zu blockieren, das die Hauptursache f\u00fcr Parkinson ist. Testen Sie dann experimentell deren Wirksamkeit.<\/span><\/li>\n
  2. Verwenden Sie die Ergebnisse, um ein maschinelles Lernmodell zu trainieren, mit dem Sie vorhersagen k\u00f6nnen, welche molekularen Strukturen und Eigenschaften eine Verbindung zur Verhinderung der Proteinaggregation wirksam machen.<\/span><\/li>\n
  3. Setzen Sie das trainierte Modell ein, um eine virtuelle Bibliothek mit Millionen von Verbindungen schnell zu durchsuchen und die wirksamsten Kandidaten vorherzusagen.<\/span><\/li>\n
  4. Experimentelle Validierung der von der KI ausgew\u00e4hlten Spitzenkandidaten im Labor. Lassen Sie diese Ergebnisse wieder in das Modell einflie\u00dfen, um seine Vorhersagef\u00e4higkeiten weiter zu verbessern.<\/span><\/li>\n
  5. Wiederholen Sie diesen Zyklus aus rechnerischer Vorhersage und experimenteller Pr\u00fcfung, wobei das KI-Modell mit jeder Runde schlauer wird und sich auf die leistungsf\u00e4higsten Verbindungen konzentriert.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n
    \"Parkinson-Krankheit\"
    Das iterative System zur Erforschung von Parkinson-Medikamenten der Universit\u00e4t Cambridge. Quelle: Natur Chemische Biologie<\/a> (offener Zugang)<\/figcaption><\/figure>\n

    \u00dcber mehrere Iterationen hinweg stieg die Optimierungsrate - der Prozentsatz der getesteten Wirkstoffe, die die mit der Parkinson-Krankheit verbundene Verklumpung von Alpha-Synuclein hemmten - von 4% auf \u00fcber 20%.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Dar\u00fcber hinaus waren die von der KI gefundenen Verbindungen im Durchschnitt weitaus wirksamer als alle zuvor identifizierten. Einige zeigten vielversprechende Aktivit\u00e4t bei achtfach niedrigeren Dosen. Sie waren auch chemisch vielf\u00e4ltiger, wobei das Modell wirksame Verbindungen entdeckte, die sich von bekannten Strukturen unterschieden.<\/span><\/p>\n

    \"Das maschinelle Lernen hat einen echten Einfluss auf die Arzneimittelentdeckung - es beschleunigt den gesamten Prozess der Identifizierung der vielversprechendsten Kandidaten\", so Vendruscolo. <\/span><\/p>\n

    \"Indem wir die Erkenntnisse aus dem ersten Screening mit unserem maschinellen Lernmodell nutzten, konnten wir das Modell so trainieren, dass es die spezifischen Regionen dieser kleinen Molek\u00fcle identifiziert, die f\u00fcr die Bindung verantwortlich sind, und dann k\u00f6nnen wir das Screening wiederholen und wirksamere Molek\u00fcle finden.<\/span><\/p>\n

    \"F\u00fcr uns bedeutet dies, dass wir mit der Arbeit an mehreren Programmen zur Entdeckung von Medikamenten beginnen k\u00f6nnen - statt nur mit einem. Durch die massive Reduzierung von Zeit und Kosten ist so vieles m\u00f6glich - es ist eine aufregende Zeit.<\/span><\/p>\n

    Die Forscher betonen, dass dies erst der Anfang dessen ist, was KI-gest\u00fctzte Ans\u00e4tze bei der Entdeckung von Medikamenten f\u00fcr Parkinson und andere Krankheiten, die durch Proteinfehlfaltung und -aggregation gekennzeichnet sind, erm\u00f6glichen k\u00f6nnten.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Mit der weiteren Entwicklung und gr\u00f6\u00dferen Trainingsdatens\u00e4tzen d\u00fcrfte sich die Vorhersagekraft dieser Modelle nur noch verbessern.<\/span><\/p>\n

    Es liegt zwar noch ein langer Weg vor uns, bis aus diesen von der KI identifizierten Kandidaten zugelassene Therapien werden, doch diese Studie zeigt, wie maschinelles Lernen in geschickter Kombination mit experimenteller Biologie die fr\u00fchen Phasen der Arzneimittelentdeckung erheblich beschleunigen kann.<\/span><\/p>\n

    Dies baut auf einer Reihe von Forschungsarbeiten auf, die sich mit der Herausforderung befassen, neue, neuartige medikament\u00f6se Behandlungen zu finden, darunter <\/span>vom MIT und Tufts<\/span><\/a>das k\u00fcrzlich ein Modell entwickelt hat, mit dem t\u00e4glich etwa 100 Millionen Verbindungen gesichtet werden k\u00f6nnen. <\/span><\/p>\n

    Mehrere <\/span>Modelle zur Entdeckung von Antibiotika<\/span><\/a> haben experimentelle Verbindungen hergestellt, von denen einige auf dem Weg zu klinischen Studien<\/a>.<\/span><\/p>\n

    Eine weitere <\/span>Gro\u00dfprojekt<\/span><\/a> in Zusammenarbeit mit dem Moorfields Eye Hospital im Vereinigten K\u00f6nigreich hat im vergangenen Jahr Augenscans eingesetzt, um fr\u00fche Anzeichen von Parkinson zu erkennen - eine neuartige, durch KI erm\u00f6glichte Methode.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Mit dieser neuen Studie, die darauf abzielt, wirksame Parkinson-Therapien zu finden, zeigen KI-Methoden, dass sie vielversprechend sind, um die Medizin und das Gesundheitswesen neu zu definieren.\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Forscher der Universit\u00e4t Cambridge haben die KI genutzt, um die Suche nach neuen Therapien f\u00fcr die Parkinson-Krankheit drastisch zu beschleunigen. Durch den Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens konnten sie Millionen potenzieller Arzneimittelwirkstoffe durchsuchen und die vielversprechendsten Kandidaten zehnmal schneller und 1000-mal kosteng\u00fcnstiger als mit herk\u00f6mmlichen Methoden identifizieren. Die Parkinson-Krankheit ist eine komplexe, fortschreitende neurodegenerative Erkrankung, von der weltweit etwa 6 Millionen Menschen betroffen sind. Diese Zahl wird sich bis 2040 voraussichtlich verdreifachen. Derzeit gibt es keine Behandlung, die das Fortschreiten der Krankheit zuverl\u00e4ssig verlangsamen oder aufhalten kann. 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