Wie KI den Prozess der Arzneimittelentdeckung verändert?
Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt in verschiedenen Bereichen an Bedeutung, und einer der vielversprechendsten Bereiche ist die Medizin, insbesondere die Entdeckung neuer Medikamente und die Identifizierung neuer Anwendungen für bestehende. Dieses Thema erfreut sich großer Beliebtheit bei Vertretern der pharmazeutischen und medizinischen Industrie. Traditionelle Methoden der Wirkstoffforschung sind zeitaufwändig und teuer, und KI bietet die Möglichkeit, den Prozess erheblich zu beschleunigen und gleichzeitig effizienter zu gestalten.
Die Markteinführung eines Medikaments ist ein komplexer, experimenteller Prozess, der in der Regel 10 bis 15 Jahre dauert. Es umfasst mehrere Phasen, von denen jede extrem zeitaufwändig ist und oft Milliarden von Dollar erfordert. Aus diesem Grund wird KI zunehmend in der Pharmaindustrie eingesetzt und ermöglicht es wichtige Phasen des Arzneimittelentwicklungsprozesses zu rationalisieren.
Dies wird am Beispiel einer bahnbrechenden Entdeckung von Wissenschaftlern des Massachusetts Institute of Technology perfekt veranschaulicht, die einen maschinellen Lernalgorithmus verwendeten, um ein neues Superantibiotikum namens Halicin zu identifizieren. Die Forscher programmierten das Computermodell so, dass es nach den chemischen Molekülen suchte, die E. Coli-Bakterien am wirksamsten bekämpfen können. Das Programm untersuchte rund 2.500 Moleküle, darunter 1.700 Medikamente und 800 Naturstoffe. Anschließend analysierte er 6.000 weitere Medikamente und wählte eines mit der stärksten antibakteriellen Wirkung aus, das gleichzeitig eine andere Struktur als bestehende Antibiotika aufweist. Halicin erwies sich als Töter gefährlicher Bakterien, die gegen die Wirkung früherer Medikamente resistent sind – Clostridium difficile, Acinetobacter bumannii und Mycobacterium tuberculosis. Es hat auch eine geringe Toxizität für den menschlichen Körper.
Die Entdeckung von Halicin zeigt, wie fortschrittliche Algorithmen der künstlichen Intelligenz dazu beitragen können, die schwierigsten Gesundheitsprobleme in der modernen Welt zu lösen und dem Pharmasektor bei der Entdeckung von Medikamenten zu helfen.
In diesem Artikel erzählte uns Dr. Michał Nedoszytko, ein polnischer Kardiologe, Leiter der kardiologischen Abteilung des HERORA-Krankenhauses in Mons, Belgien, Programmierer und Enthusiast neuer Technologien, über die Auswirkungen der KI auf die moderne Pharmakologie und klinische Behandlung.
Wie unterstützt Künstliche Intelligenz den Prozess der Entwicklung neuer Medikamente?
Michał Nedoszytko: Künstliche Intelligenz hat in diesem Bereich großes Potenzial. Zunächst einmal kann KI riesige Datenmengen in viel kürzerer Zeit verarbeiten und analysieren. Sie beschleunigt den Prozess der Entdeckung neuer Medikamente und der Optimierung bestehender Therapien erheblich. Traditionelle Methoden sind zeitaufwändig und erfordern komplexe klinische Studien in großem Maßstab. Dank Algorithmen des maschinellen Lernens können wir potenzielle Wirkstoffkandidaten schneller identifizieren oder neue Einsatzmöglichkeiten für aktuelle Medikamente entdecken. Ein Beispiel ist die Situation während der COVID-19-Pandemie, als die KI ein Medikament zur Behandlung von rheumatoider Arthritis als potenziell wirksam bei der Behandlung von COVID-19 identifizierte.
Hilft KI dabei, neue Einsatzmöglichkeiten für bereits existierende Medikamente zu entdecken?
M.N.: KI ist sehr effektiv im Repurposing, d.h. bei der Verwendung bestehender Präparate zur Behandlung anderer Krankheiten. Algorithmen der künstlichen Intelligenz können Daten aus klinischen und pharmakologischen Studien analysieren, um neue therapeutische Indikationen für bekannte Substanzen zu finden. Als Beispiel kann ich das Medikament Remdesivir nennen, das ursprünglich als Medikament gegen das Ebola-Virus entwickelt wurde und sich später bei der Behandlung von COVID-19 als wirksam erwiesen hat. Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von Metformin, das ursprünglich zur Behandlung von Typ-2-Diabetes eingesetzt wurde und sich bei der Behandlung von Krebs und Herz-Kreislauf-Erkrankungen als potenziell erwiesen hat. KI deutete auch an, dass Medikamente wie Pirfenidon oder Nintedanib, die zur Behandlung der idiopathischen Lungenfibrose eingesetzt werden, bei der Behandlung von Herzinsuffizienz, bei der auch der Herzmuskel eine Fibrose erleidet, wirksam sein könnten. Dank künstlicher Intelligenz gelangen bestimmte Gruppen von Medikamenten viel schneller in klinische Studien.
Was sind die Vorteile des Einsatzes von KI im Bereich klinischer Empfehlungen und neuer Therapien?
M.N.: Der Prozess der Aktualisierung klinischer Empfehlungen hat sich dank künstlicher Intelligenz deutlich beschleunigt. Empfehlungen, die früher alle 4-6 Jahre aktualisiert wurden, werden jetzt manchmal jedes Jahr überarbeitet. KI hilft nicht nur dabei, neue Medikamente zu identifizieren, sondern optimiert auch die Dosierung und Kombinationen bestehender Therapien.
KI wird zunehmend in medizinische Anwendungen und Systeme integriert. Welche Zukunft sehen Sie für solche Integrationen?
M. N.: Ein Pharmaunternehmen kann Medikamentenkombinationen zusammen mit IT-Anwendungen und KI-basierten Behandlungsmodellen anbieten, die den Einsatz dieser Medikamente optimieren. Solche Lösungen können die Behandlungsergebnisse deutlich verbessern, die Mortalität senken und die Anzahl der Nebenwirkungen reduzieren. In Zukunft werden wir eine noch stärkere Integration von KI in medizinische und pharmazeutische Systeme sehen. KI-basierte Modelle werden immer ausgefeilter und komplexer und ermöglichen präzisere Diagnosen und besser zugeschnittene Therapien.
Welche KI-Technologien sind derzeit für die Arzneimittelforschung am vielversprechendsten?
M. N.: Auf jeden Fall einen Blick wert ist Google AlphaFold, dessen neueste Version, AlphaFold 3, es ermöglicht, Proteine in Wechselwirkung mit anderen Molekülen wie Zuckern und Nukleinsäuren zu modellieren. Dies ist ein großer Fortschritt in der Strukturbiologie, der den Prozess der Entdeckung neuer Medikamente erheblich beschleunigen könnte.
Eine der vielversprechendsten Richtungen ist der Einsatz von multimodalen Modellen, die es ermöglichen, sehr komplexe Datensätze mit äußerster Präzision zu analysieren. Natural Language Processing (NLP) kann auch dabei helfen, große Textmengen aus wissenschaftlicher Literatur und Krankenakten zu analysieren und diese Daten dann zu manipulieren, was wiederum die Identifizierung neuer therapeutischer Ziele und die Anwendbarkeit bestehender Medikamente beschleunigt.
Sehen Sie Risiken, die sich aus dem Einsatz von KI in der Medizin ergeben?
M.N: Sowohl Risiken als auch ethische Fragen sind ein sehr wichtiger Aspekt der KI-Entwicklung. In Europa wurde mit dem sogenannten AI Act die erste Gesetzgebung zur Künstlichen Intelligenz eingeführt, die vor allem im Gesundheitswesen sehr hohe Anforderungen an KI-Systeme stellt. Diese Systeme werden in Risikokategorien eingeteilt und müssen eine Reihe von Kriterien erfüllen, wie z. B. Erklärbarkeit und Transparenz. Einerseits können diese Regulierungen die Entwicklung von KI in Europa einschränken, andererseits zielen sie darauf ab, sicherzustellen, dass diese Technologien verantwortungsvoll genutzt werden. Dies ist in den Vereinigten Staaten nicht der Fall, wo das rechtliche Klima günstiger ist, was bedeuten könnte, dass die meisten Innovationen aus dieser Region der Welt kommen werden. Große Unternehmen wie Apple und Microsoft werden eine Schlüsselrolle bei den Verhandlungen mit den Regulierungsbehörden spielen, was sich auf die Zukunft der KI in Europa auswirken könnte. Ich persönlich bin optimistisch und glaube, dass sich KI-Technologien trotz gesetzlicher Hindernisse weiterentwickeln werden. Schon heute ist die Entwicklung der künstlichen Intelligenz so schnell wie nie zuvor.
Was sind die größten Herausforderungen beim Einsatz von KI?
M. N.: Trotz ihres enormen Potenzials steht KI auch vor Herausforderungen. Zunächst einmal ist die Qualität der Daten entscheidend. KI ist nur so gut wie die Daten, die in sie einfließen, daher können Fehler in den Daten zu falschen Schlussfolgerungen führen. Auch ethische und regulatorische Fragen sind von großer Bedeutung. Wir müssen sicherstellen, dass die Algorithmen transparent und verständlich sind, damit sie den geltenden Vorschriften entsprechen können. Darüber hinaus ist es unerlässlich, dass medizinisches Fachpersonal in neuen Technologien richtig geschult wird, damit es effektiv mit KI-Systemen arbeiten kann.
Wie können Pharmaunternehmen von der Einführung von KI profitieren?
M. N.: Pharmazeutische Unternehmen können durch den Einsatz von KI in ihren Forschungs- und Entwicklungsprozessen in mehrfacher Hinsicht profitieren. Erstens kann die Reduzierung des Zeitaufwands für Forschung und Entwicklung die Kosten erheblich senken und die Effizienz steigern. Zweitens kann KI dabei helfen, potenzielle Risiken und Nebenwirkungen frühzeitig zu erkennen, was wiederum Misserfolge in späteren Phasen klinischer Studien verhindern kann. Darüber hinaus kann KI die Personalisierung der Behandlung unterstützen und Therapien auf die individuellen Bedürfnisse der Patienten zuschneiden, was in der modernen Medizin, insbesondere in der Onkologie, zu einem immer wichtigeren Element wird.
Was können wir in den kommenden Jahren im Rahmen der Entwicklung von KI in der Medizin erwarten?
M. N.: Die Zukunft von KI in Medizin und Pharmazie scheint sehr vielversprechend zu sein. Wir sehen bereits erhebliche Fortschritte, aber das ist erst der Anfang. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird die KI in der Lage sein, immer fortschrittlichere Lösungen anzubieten, die die Art und Weise verändern, wie wir neue Medikamente entdecken, testen und einsetzen. Ich denke, dass wir in den kommenden Jahren eine noch stärkere Integration von KI in den klinischen Alltag sowie in Forschungs- und Entwicklungsprozesse sehen werden. Wir werden eine wachsende Zahl von Durchbrüchen bei Medikamenten und Therapien sehen, die durch fortschrittliche Datenanalysen ermöglicht werden. Wir können auch mit einem zunehmenden Interesse an der Präzisionsmedizin rechnen, und KI wird dazu beitragen, Therapien auf die spezifischen Bedürfnisse der Patienten zuzuschneiden und chronische Krankheiten durch kontinuierliche Überwachung und Echtzeit-Datenanalyse besser zu behandeln.
Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz bringt revolutionäre Veränderungen bei der Entdeckung neuer Medikamente und bei der Umwidmung bestehender pharmakologischer Substanzen mit sich, die zu einem Durchbruch bei der Behandlung von bisher unheilbaren Krankheiten führen könnten.
Die Weiterentwicklung von KI in Medizin und Pharmazie kann weitere Durchbrüche im Bereich der Behandlung bringen, die die Lebensqualität von Patientinnen und Patienten auf der ganzen Welt deutlich verbessern werden. Die Möglichkeit, genetische Daten und Biomarker zu analysieren, wird ebenfalls zunehmen, was neue Möglichkeiten bei der Personalisierung der Therapie mit sich bringt.
Die Integration von KI in die klinische Praxis erfordert die Zusammenarbeit medizinischer Einrichtungen mit Technologie- und Forschungsunternehmen. Offene Datenbanken und gemeinsame Forschungsprojekte werden für weitere Fortschritte in diesem Bereich unerlässlich sein. Dank des Einsatzes von KI wird es möglich sein, viele Krankheiten effektiver zu verhindern und zu behandeln, was unbestreitbare Vorteile für die Gesundheit der Weltbevölkerung mit sich bringen wird.
