Generative KI-Modelle neigen zu Halluzinationen und erzeugen fiktive oder bildhafte Informationen. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI-Desinformation gilt diese Angewohnheit als Schwäche. Doch ähnlich wie der künstliche Diamant unbeabsichtigt entstand, als Wissenschaftler versuchten, extrem hohe Druck- und Hitzebedingungen wie im Erdmantel zu simulieren, erweisen sich Halluzinationen auch als hilfreich bei der Entwicklung neuer Medikamente.
KI-Halluzinationen und neue chemische Entdeckungen
Experten schätzen, dass weltweit fast fünf Millionen Todesfälle mit Antibiotikaresistenzen in Zusammenhang stehen. Daher sind neue Wege zur Bekämpfung resistenter Bakterienvarianten dringend erforderlich. Forscher der McMaster University und der Stanford Medical School haben ein neues Modell entwickelt, das potenzielle Lösungen für lebensbedrohliche, antibiotikaresistente Bakterien aufzeigt.
Das Modell trägt den Namen SyntheMol, und laut dem Studienbericht der Stanford University
„SyntheMol entwickelte Strukturen und chemische Rezepturen für sechs neuartige Medikamente, die darauf abzielen, resistente Stämme von Acinetobacter baumannii abzutöten, einem der führenden Krankheitserreger, der für Todesfälle im Zusammenhang mit Antibiotikaresistenzen verantwortlich ist.“
Quelle: Stanford University.
James Zou, außerordentlicher Professor für biomedizinische Datenwissenschaft und Mitautor der Studie, betont die dringende Notwendigkeit, neue Antibiotika so schnell wie möglich für die öffentliche Gesundheit zu entwickeln. Die Forscher haben die mithilfe des Modells entwickelten neuen Verbindungen experimentell validiert.
Zou erwähnte auch, dass ihre Hypothese sei, dass es viele potenzielle Moleküle gebe, die in wirksame Medikamente umgewandelt werden könnten, aber sie hätten diese Moleküle noch nicht getestet oder überhaupt entwickelt, und das sei der Grund, warum sie KI einsetzen wollen, um Moleküle herzustellen, die in der Natur nicht existieren.
SyntheMol entdeckt neue Möglichkeiten
Vor der Entwicklung generativer KI nutzten Forscher verschiedene computergestützte Ansätze zur Entwicklung von Antibiotika. Sie verwendeten Algorithmen, um Wirkstoffdatenbanken zu durchsuchen und Verbindungen zu identifizieren, die gegen einen zu bekämpfenden Krankheitserreger wirksam sein könnten.
Mit dieser Methode konnten sie 100 Millionen bereits bekannte Verbindungen filtern; dies führte zwar auch zu Ergebnissen, war aber kein tiefgreifender Prozess, um alle chemischen Verbindungen zu finden, die sich als hilfreich gegen Bakterien erweisen könnten.
Kyle Swanson, einer der Hauptautoren der Studie unddent der Computerwissenschaften an der Stanford University, sagt, dass der chemische Raum gigantisch sei.
„Man schätzt, dass es fast 1060 mögliche arzneimittelähnliche Moleküle gibt. 100 Millionen reichen also bei Weitem nicht aus, um diesen gesamten Bereich abzudecken.“
Quelle: Stanford University .
Wie bereits erwähnt, kann die Tendenz von KI zu Halluzinationen zur Entdeckung neuer Medikamente , ähnlich wie sie zur Entwicklung neuer Verbindungen eingesetzt wurde. Laut Swanson produziert sie nun Verbindungen, die mit herkömmlichen Methoden unmöglich herzustellen gewesen wären. Die Forscher mussten das Modell zudem einschränken, um die künstliche Entwicklung beliebiger, vom Modell erdachter Moleküle zu ermöglichen.
Zou erklärt, dass dieses Modell ihnen ein völlig neues Gebiet der Chemie erschließt, indem es die Entwicklung neuer Moleküle ermöglicht, die dem Menschen bisher unbekannt waren. Gemeinsam mit Swanson verfeinert Zou das Modell außerdem, um es für Herzmedikamente und zur Herstellung fluoreszierender Moleküle mit neuen Eigenschaften für die Laborforschung einzusetzen.
