Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung

Schnellere Diagnose von Krankheiten, personalisierte Behandlungen oder Pflegeroboter: Mit dem Schlagwort Künstliche Intelligenz (KI) verbinden sich im gesamten Gesundheitswesen große Hoffnungen. Viele Anwendungen werden für die Zukunft erwartet – indes ist KI in der Arzneimittelforschung bereits fester Bestandteil des Alltags.

Collage aus realem männlichen Kopf und Hologramm eines computerisierten mennschlichen Kopfes, die sich in Profilansicht voneinander abwenden und in gegenseitige Richtungen blicken

Was lässt sich mit Künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelforschung erreichen?

Trotz aller medizinischen Fortschritte: Auch im 21. Jahrhundert warten noch viele Patientinnen und Patienten auf besser wirksame oder besser verträgliche Medikamente, die bis heute noch niemand erfunden hat. Jeder Erfolg ist für die Betroffenen wichtig – aber ebenso jeder Rückschlag: Denn das Wissen rund um die Entstehung von Krankheiten explodiert geradezu. Und das ist ein großes Pfund für die Entwicklung neuer Medikamente. So steht Forscherinnen und Forschern heute oft schon eine Flut von Daten zur Verfügung. Und das klare Ziel ist, diese Informationen auch zu nutzen, um schneller bessere und gezieltere Therapien zu entwickeln.

Von der Idee bis zur Zulassung eines Medikaments vergehen heute in etwa 13 Jahre. Der Ansatz ist nun, diese Zeitspanne durch systematische Analysen deutlich zu verkürzen. Beispielsweise geht es darum, relevante Muster in dem Meer von Daten zu entdecken. So können schneller Hypothesen entwickelt und wiederum überprüft werden. Klassische Forschungsarbeit also – und die kann durch den Einsatz von KI beschleunigt werden.

KI ist jedoch kein universeller Heilsbringer. Algorithmen sind im ersten Schritt der Entwicklung häufig „naiv“. Schritt für Schritt müssen ihnen Forscherinnen und Forscher Regeln beibringen, etwa logische Beziehungen zwischen Worten und Wortketten. Wissen und Erfahrung spielen dabei eine große Rolle. Wissenschaftler werden also nicht durch KI ersetzt. Vielmehr sind sie für deren Entwicklung, Bewertung und dann auch für die Auswertung der Ergebnisse maßgeblich. KI hilft also dabei, wichtige Erkenntnisse nicht zu übersehen. Die Entscheidung, was daraus zu machen ist, bleibt auch mit KI die Aufgabe der Wissenschaft.

Welche Beispiele für Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung gibt es schon heute?

Was Forscherinnen und Forscher in einem Teil der Welt entdecken, kann auch ihren Kolleginnen und Kollegen anderswo nützen: Wenn neues Wissen möglichst grenzenlos und schnell verfügbar wird, steigen die Chancen, dass frühzeitig in die richtige Richtung gedacht und geforscht wird. Dabei hilft etwa die Plattform opnme.com, über die Sie hier mehr erfahren.

Nicht nur durch Wissenschaft generieren wir geradezu eine Flut an Daten. Die Navigation in diesem Ozean der Informationen ist gar nicht so leicht. Hier schaffen Algorithmen Abhilfe. Wie genau KI beim Wissensmanagement helfen kann und warum wir „Computer für uns duschen lassen sollten“, erklärt Data Scientist Dr. Lars Greifenberg hier.

Künstliche Intelligenz steht auch bereits ganz handfest neben ihren menschlichen Kolleginnen und Kollegen im Labor: Soll etwa eine große Menge an Molekülen gleichzeitig untersucht werden, übertrifft Kollege Roboter seinen menschlichen Kolleginnen und Kollegen.