KI-Halluzinationen sind nicht immer schlecht – sie können neue Antibiotika hervorbringen

Generative KI-Modelle sind anfällig für Halluzinationen und erzeugen fiktive Informationen oder Bilder. Angesichts der steigenden Flut an KI-Desinformation gilt diese Eigenschaft als Mangel. Doch ähnlich wie der Kunstdiamant unbeabsichtigt erfunden wurde, als Wissenschaftler versuchten, Bedingungen wie im Erdmantel mit extremem Druck und Hitze zu erzeugen, erweisen sich Halluzinationen auch als hilfreich für Wissenschaftler bei der Entdeckung neuer Medikamente. 

KI-Halluzinationen und neue chemische Entdeckungen

Experten schätzen, dass fast 5 Millionen Todesfälle weltweit in irgendeiner Weise mit Antibiotikaresistenzen zusammenhängen, daher sind dringend neue Wege zur Bekämpfung resistenter Bakterienstämme erforderlich. Forscher der McMaster University und der Stanford Medicine School haben ein neues Modell entwickelt, das potenzielle Lösungen für lebensbedrohliche, antibiotikaresistente Bakterien aufzeigt. 

Das Modell trägt den Namen SyntheMol, und laut dem Studienbericht von Stanford:

 „SyntheMol hat Strukturen und chemische Rezepturen für sechs neuartige Medikamente erstellt, die darauf abzielen, resistente Stämme von Acinetobacter baumannii abzutöten, einem der führenden Erreger von antibiotikaresistenzbedingten Todesfällen.“

Quelle: Stanford University.

James Zou, außerordentlicher Professor für biomedizinische Datenwissenschaft und Co-Autor der Studie, sagt, es bestehe ein enormer Bedarf, so schnell wie möglich neue Antibiotika für die öffentliche Gesundheit zu entwickeln. Die Forscher haben die mit dem Modell entwickelten neuen Verbindungen experimentell validiert. 

Zou erwähnte auch, ihre Hypothese sei, dass es viele potenzielle Moleküle gibt, die in wirksame Medikamente umgewandelt werden könnten, die jedoch noch nicht getestet oder sogar entwickelt wurden. Deshalb wollen sie KI nutzen, um Moleküle zu erschaffen, die in der Natur nicht existieren.

SyntheMol entdeckt neue Möglichkeiten

Vor der generativen KI nutzten Forscher verschiedene computergestützte Ansätze zur Entwicklung von Antibiotika. Sie verwendeten Algorithmen, um durch Arzneimittelsammlungen zu laufen und Verbindungen zu erkennen, die die Chance hatten, gegen einen bestimmten Krankheitserreger zu wirken. 

Mit dieser Methode konnten sie 100 Millionen bereits bekannte Verbindungen filtern, was zwar Ergebnisse lieferte, aber kein tiefgreifender Prozess war, um alle chemischen Verbindungen zu finden, die sich als hilfreich gegen Bakterien erweisen könnten.

Der Co-Leitautor der Studie und Doktorand für Computergestützte Wissenschaft an der Stanford University, Kyle Swanson, sagt, der chemische Raum sei gigantisch.

„Man hat geschätzt, dass es nahezu 10^60 mögliche, arzneimittelähnliche Moleküle gibt. 100 Millionen liegen davon weit entfernt, diesen gesamten Raum abzudecken.“

Quelle: Stanford University.

Wie zu Beginn gesagt, kann die Tendenz der KI zur Halluzination genutzt werden, um neue Medikamente zu entdecken, da sie zur Entwicklung neuer Verbindungen verwendet wurde, aber jetzt Verbindungen produziert, die in der bestehenden Praxis unmöglich herzustellen wären, sagt Swanson. Forscher mussten dem Modell auch Zügel anlegen, damit sie künstlich jedes Molekül entwickeln konnten, das das Modell sich ausmalt.

Zou sagt, dieses Modell bringe sie in einen völlig neuen Teil des chemischen Feldes ein, indem es neue Moleküle entwerfe, von denen Menschen nichts wussten. Zou verfeinert das Modell gemeinsam mit Swanson, um es für Herzmedikamente und zur Erzeugung fluoreszierender Moleküle mit neuen Eigenschaften für Laborforschungszwecke zu nutzen.