{"id":8631,"date":"2023-12-25T11:55:31","date_gmt":"2023-12-25T11:55:31","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=8631"},"modified":"2023-12-25T11:55:31","modified_gmt":"2023-12-25T11:55:31","slug":"mit-researchers-identify-new-class-of-antibiotics-using-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/12\/mit-researchers-identify-new-class-of-antibiotics-using-ai\/","title":{"rendered":"MIT-Forscher identifizieren mit Hilfe von AI eine neue Klasse von Antibiotika"},"content":{"rendered":"

MIT-Forscher haben mithilfe von Deep-Learning-Modellen die erste neue Klasse von Antibiotika seit Jahrzehnten entdeckt. Die daraus resultierenden Antibiotika k\u00f6nnten das Blatt im Kampf gegen arzneimittelresistente Bakterien wenden.<\/strong><\/p>\n

Als Alexander Fleming das Penicillin, das erste Antibiotikum der Welt, entdeckte, war er sich der damit verbundenen Gefahren bewusst.<\/p>\n

In seiner Rede zur Verleihung des Nobelpreises im Jahr 1945 sagte Fleming: \"Dann besteht die Gefahr, dass der unwissende Mensch sich leicht unterdosiert und seine Mikroben durch die Exposition gegen\u00fcber nicht t\u00f6dlichen Mengen des Medikaments resistent macht.\"<\/p>\n

Als neuere Antibiotika entwickelt wurden, f\u00fchrten Missbrauch und falsche Verschreibungen dazu, dass die Bakterien, gegen die sie gerichtet waren, allm\u00e4hlich resistent gegen diese zuvor wirksamen Medikamente wurden.<\/p>\n

Das Team, das Dr. Jim Collins bei Das Collins-Labor<\/a> am MIT haben im Jahr 2020 das Antibiotika-AI-Projekt ins Leben gerufen, um dieses Problem anzugehen. Das Projekt hat einen Sieben-Jahres-Plan zur Entwicklung von sieben neuen Antibiotika-Klassen zur Behandlung von sieben der weltweit t\u00f6dlichsten bakteriellen Krankheitserreger.<\/p>\n

Ihre Bem\u00fchungen im Bereich des maschinellen Lernens haben begonnen, sich auszuzahlen, da ihr Papier<\/a> gaben ihre Entdeckung einer neuen Klasse von Antibiotika bekannt, die Methicillin-resistente Staphylococcus aureus (MRSA)-Bakterien abt\u00f6ten k\u00f6nnen. An arzneimittelresistenten MRSA-Infektionen sterben allein in den USA jedes Jahr bis zu 10.000 Menschen.<\/p>\n

Pharmazeutische Unternehmen forschen nur wenig auf dem Gebiet der Antibiotika, weil es nicht so lukrativ ist wie andere Medikamente. Es ist auch immer schwieriger geworden, neue Antibiotika zu entdecken. Die k\u00fcnstliche Intelligenz hat es gerade viel einfacher gemacht.<\/p>\n

Modelle f\u00fcr tiefes Lernen<\/h2>\n

Die Herausforderung bei der Entwicklung eines neuen Antibiotikums besteht darin, dass es nahezu unendlich viele molekulare Anordnungen gibt und es schwer zu wissen ist, welche davon ein bestimmtes Bakterium abt\u00f6ten wird. Erschwerend kommt hinzu, dass die Forscher sicherstellen m\u00fcssen, dass die neue Verbindung auch keine gesunden Zellen t\u00f6tet.<\/p>\n

Das MIT-Team erstellte eine Datenbank mit 39.000 verschiedenen Verbindungen und ihren Auswirkungen auf Staphylococcus aureus. Sie ber\u00fccksichtigten auch die Zytotoxizit\u00e4t der Verbindungen, indem sie ihre Auswirkungen auf menschliche Leber-, Skelettmuskel- und Lungenzellen verfolgten.<\/p>\n

Dem Datensatz wurden auch Informationen \u00fcber die chemischen Strukturen der Verbindungen hinzugef\u00fcgt, die dann zum Trainieren eines Deep-Learning-KI-Modells verwendet wurden.<\/p>\n

Auf der Grundlage des gro\u00dfen Datensatzes konnte das Modell lernen, welche chemischen Strukturen die Bakterien am ehesten abt\u00f6ten und gleichzeitig nachteilige Auswirkungen auf gesunde Zellen vermeiden.<\/p>\n

Nach dem Training wurde das KI-Modell zum Screening von 12 Millionen im Handel erh\u00e4ltlichen Verbindungen verwendet. Das Modell identifizierte Molek\u00fcle aus f\u00fcnf verschiedenen Klassen, von denen es vorhersagte, dass sie die MRSA-Bakterien abt\u00f6ten w\u00fcrden.<\/p>\n

Auf der Grundlage dieser deutlich eingegrenzten Liste von Kandidatenverbindungen erhielten die Forscher 280 Verbindungen, die sie gegen in einer Laborschale gez\u00fcchtete MRSA-Bakterien testeten. Ihre Tests f\u00fchrten zu der Entdeckung, dass zwei der Verbindungen MRSA um das Zehnfache reduzierten.<\/p>\n

Erkl\u00e4rbare AI<\/h2>\n

KI-Modelle geben uns oft n\u00fctzliche Antworten, aber sie k\u00f6nnen undurchschaubare Blackboxen sein, die uns keinen Einblick geben, wie sie zu der Antwort kommen.<\/p>\n

Felix Wong, Postdoktorand am MIT und in Harvard und zusammen mit Erica Zheng einer der Hauptautoren der Studie, sagte: \"Wir wollten mit dieser Studie die Blackbox \u00f6ffnen. Diese Modelle bestehen aus einer sehr gro\u00dfen Anzahl von Berechnungen, die neuronale Verbindungen nachahmen, und niemand wei\u00df wirklich, was unter der Haube vor sich geht\".<\/p>\n

Wenn man versteht, warum das Modell die Verbindungen ausw\u00e4hlt, die es ausgew\u00e4hlt hat, k\u00f6nnen die Forscher besser erkennen, wo sie nach wirksameren Medikamenten suchen m\u00fcssen. Das Forschungsteam verwendete einen angepassten Monte-Carlo-Baum-Suchalgorithmus, um einen Einblick in den Entscheidungsprozess ihres Deep-Learning-Modells zu erhalten.<\/p>\n

Dr. Collins erkl\u00e4rte: \"Die Erkenntnis hier war, dass wir sehen konnten, was die Modelle lernten, um ihre Vorhersagen zu treffen, dass bestimmte Molek\u00fcle gute Antibiotika sein w\u00fcrden.\"<\/p>\n

Neben dem MIT waren auch das Broad Institute, Integrated Biosciences, das Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering und das Leibniz-Institut f\u00fcr Polymerforschung in Dresden an der Forschung beteiligt.<\/p>\n

Der Einsatz von KI zur Durchsicht von Millionen potenzieller chemischer Verbindungen hat massive Auswirkungen auf die Arzneimittelentdeckung<\/a>. F\u00fcr das Collins-Labor hei\u00dft es: \"Einer ist geschafft, sechs stehen noch aus\", und es sieht so aus, als ob das siebenj\u00e4hrige Projekt noch Zeit hat.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

MIT-Forscher haben mithilfe von Deep-Learning-Modellen die erste neue Klasse von Antibiotika seit Jahrzehnten entdeckt. Die daraus resultierenden Antibiotika k\u00f6nnten das Blatt im Kampf gegen arzneimittelresistente Bakterien wenden. Als Alexander Fleming Penicillin, das erste Antibiotikum der Welt, entdeckte, war er sich der damit verbundenen Gefahren bewusst. In seiner Rede zur Verleihung des Nobelpreises im Jahr 1945 sagte Fleming: \"Dann besteht die Gefahr, dass der unwissende Mensch sich leicht eine zu geringe Dosis verabreicht und seine Mikroben dadurch, dass er sie einer nicht t\u00f6dlichen Menge des Medikaments aussetzt, resistent macht.\" Als neuere Antibiotika entwickelt wurden, f\u00fchrten Missbrauch und falsche Verschreibungen dazu, dass die Bakterien, gegen die sie gerichtet waren, allm\u00e4hlich resistent gegen diese zuvor verwendeten Antibiotika wurden.<\/p>","protected":false},"author":6,"featured_media":8632,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[84],"tags":[150,203,105],"class_list":["post-8631","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry","tag-ai-benefits","tag-biotech","tag-machine-learning"],"yoast_head":"\nMIT researchers identify new class of antibiotics using AI | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/12\/mit-researchers-identify-new-class-of-antibiotics-using-ai\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"MIT researchers identify new class of antibiotics using AI | DailyAI\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"MIT researchers used deep learning models to discover the first new class of antibiotics in decades. 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