{"id":1583,"date":"2023-06-10T10:12:51","date_gmt":"2023-06-10T10:12:51","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=1583"},"modified":"2023-06-11T20:16:55","modified_gmt":"2023-06-11T20:16:55","slug":"researchers-build-breakthrough-ai-model-for-drug-discovery","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/06\/researchers-build-breakthrough-ai-model-for-drug-discovery\/","title":{"rendered":"Forscher entwickeln bahnbrechendes KI-Modell f\u00fcr die Arzneimittelforschung"},"content":{"rendered":"<p><strong>In einem <a href=\"https:\/\/news.mit.edu\/2023\/new-model-offers-speedy-drug-discovery-0608\">bahnbrechende Studie<\/a>Forscher des MIT und der Tufts University haben eine Methode des maschinellen Lernens (ML) entwickelt, um den Prozess der Arzneimittelentdeckung zu beschleunigen.<\/strong><\/p>\n<p>Es gibt riesige Medikamentenbibliotheken mit Milliarden verschiedener Verbindungen, die alles von Krebs bis hin zu Herzkrankheiten wirksam behandeln k\u00f6nnten. Die Frage ist nur: Wie finden wir sie?<\/p>\n<p>Die Entdeckung von Arzneimitteln ist traditionell ein arbeitsintensiver Prozess, bei dem die Wissenschaftler jeden potenziellen Wirkstoff an allen m\u00f6glichen Zielmolek\u00fclen testen m\u00fcssen - ein zeit- und kostenaufw\u00e4ndiges Unterfangen.<\/p>\n<p>Um dieses Problem zu l\u00f6sen, haben Forscher damit begonnen, mit Hilfe von Berechnungsmethoden Wirkstoffbibliotheken zu screenen. Dieser Ansatz erfordert jedoch immer noch einen erheblichen Zeitaufwand, da die dreidimensionale Struktur jedes Zielproteins auf der Grundlage seiner Aminos\u00e4uresequenz berechnet werden muss.<\/p>\n<p>Das Team am MIT und an der Tufts University hat jedoch einen neuen Ansatz entwickelt, der auf einem gro\u00dfen Sprachmodell (LLM) basiert, also der Art von Modell, die KI wie ChatGPT antreibt. Das Modell analysiert riesige Datenmengen, um festzustellen, welche Aminos\u00e4uren wahrscheinlich zusammenpassen, \u00e4hnlich wie Sprachmodelle wie ChatGPT riesige Textmengen analysieren, um festzustellen, welche W\u00f6rter zusammenpassen.<\/p>\n<p>Dieses neue Modell, <a href=\"https:\/\/www.pnas.org\/doi\/10.1073\/pnas.2220778120\">namens ConPLex<\/a>gleicht Zielproteine mit potenziellen Arzneimittelmolek\u00fclen ab, ohne die Molek\u00fclstrukturen zu berechnen. Das Modell erm\u00f6glichte es den Forschern, an einem Tag \u00fcber 100 Millionen Verbindungen zu pr\u00fcfen.<\/p>\n<p>Bonnie Berger, Simons-Professorin f\u00fcr Mathematik und Leiterin der Gruppe Computation and Biology im Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT, sagte: \"Diese Arbeit adressiert den Bedarf an einem effizienten und genauen In-silico-Screening potenzieller Arzneimittelkandidaten, und die Skalierbarkeit des Modells erm\u00f6glicht gro\u00df angelegte Screenings zur Bewertung von Off-Target-Effekten, zur Umwidmung von Arzneimitteln und zur Bestimmung der Auswirkungen von Mutationen auf die Arzneimittelbindung.\"<\/p>\n<h2>KI rationalisiert Arzneimittel-Screening und -Entwicklung<\/h2>\n<p>Ein Haupthindernis auf diesem Gebiet ist die Tatsache, dass die bestehenden Modelle dazu neigen, \"Lockstoffe\" nicht zu ber\u00fccksichtigen. Diese Verbindungen \u00e4hneln erfolgreichen Medikamenten, interagieren aber nicht gut mit dem Ziel. Um K\u00f6der auszuschlie\u00dfen, hat das Team eine Trainingsstufe eingebaut, die dem Modell hilft, zwischen echten Medikamenten und Betr\u00fcgern zu unterscheiden.<\/p>\n<p>Die Forscher testeten das ConPLex-Modell, indem sie eine Bibliothek von etwa 4.700 Wirkstoffkandidaten gegen eine Gruppe von 51 Enzymen, die als Proteinkinasen bekannt sind, durchleuchteten.<\/p>\n<p>Nachdem sie 19 der vielversprechendsten Arzneimittel-Protein-Paare experimentell getestet hatten, fanden sie 12 mit starker Bindungsaffinit\u00e4t zum Ziel.<\/p>\n<p>W\u00e4hrend sich diese Studie haupts\u00e4chlich auf niedermolekulare Arzneimittel konzentrierte, untersucht das Team, wie sich dieser Ansatz auf andere Arten von Arzneimitteln, wie z. B. therapeutische Antik\u00f6rper, anwenden l\u00e4sst.<\/p>\n<p>Das Modell k\u00f6nnte auch Toxizit\u00e4tsscreenings f\u00fcr potenzielle Arzneimittel durchf\u00fchren, um sicherzustellen, dass sie keine unerw\u00fcnschten Nebenwirkungen haben, bevor sie in Tiermodellen getestet werden.<\/p>\n<p>Rohit Singh, Forscher am CSAIL, erkl\u00e4rt: \"Die Entdeckung von Arzneimitteln ist unter anderem deshalb so teuer, weil sie eine hohe Misserfolgsquote aufweist. Wenn wir diese Misserfolgsquoten reduzieren k\u00f6nnen, indem wir im Voraus sagen, dass dieses Medikament wahrscheinlich nicht funktionieren wird, k\u00f6nnte das die Kosten der Medikamentenentwicklung erheblich senken.<\/p>\n<p>Eytan Ruppin, Leiter des Cancer Data Science Laboratory am National Cancer Institute, lobt den Ansatz als \"bedeutenden Durchbruch bei der Vorhersage von Arzneimittel-Ziel-Interaktionen\".<\/p>\n<p>Ende Mai hat ein anderes Forscherteam, an dem das MIT beteiligt ist, ein Antibiotika-Screening-Modell entwickelt, das \u00e4hnlich wie dieses funktioniert.<\/p>\n<p>Das Team nutzte maschinelles Lernen, um Tausende von bestehenden Medikamenten zu untersuchen und fand eine bestimmte Verbindung, die gegen antibiotikaresistente Superbugs wirksam war.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/05\/ai-helps-researchers-discover-a-new-antibiotic-for-treating-drug-resistant-bacteria\/\">Lesen Sie hier mehr dar\u00fcber<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In einer bahnbrechenden Studie haben Forscher des MIT und der Tufts University eine Methode des maschinellen Lernens (ML) entwickelt, um den Prozess der Arzneimittelentdeckung zu beschleunigen. Es gibt riesige Medikamentenbibliotheken mit Milliarden verschiedener Verbindungen, die alles von Krebs bis hin zu Herzkrankheiten wirksam behandeln k\u00f6nnten. Die Frage ist nur: Wie finden wir sie? Die Entdeckung von Arzneimitteln war bisher ein arbeitsintensiver Prozess, bei dem die Wissenschaftler jede potenzielle Verbindung an allen m\u00f6glichen Zielen testen mussten - ein zeit- und kostenaufw\u00e4ndiges Unterfangen. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, haben Forscher damit begonnen, Bibliotheken von Wirkstoffen mit Hilfe von Computermethoden zu durchsuchen. Dieser Ansatz erfordert jedoch nach wie vor einen erheblichen Zeitaufwand, da er<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":1584,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[84],"tags":[105,117,135],"class_list":["post-1583","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry","tag-machine-learning","tag-mit","tag-science"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Researchers build breakthrough AI model for drug discovery | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"MIT and Tufts University researchers built an AI model that vastly accelerates the drug development process.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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