Kann künstliche Intelligenz Tierversuche in der Forschung ersetzen?
Künstliche Intelligenz (KI) zeigt grosses Potenzial, Tierversuche durch präzisere und schnellere Methoden zu reduzieren oder sogar zu ersetzen.
In der Arzneimittelforschung wird KI bereits für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt, darunter virtuelles Screening, De-novo-Design von Arzneimitteln und die Planung chemischer Synthesen. Bayer, ein führendes Unternehmen in der Pharma-Industrie, implementiert KI in mehreren Forschungsbereichen, einschließlich Drug Discovery, klinischen Studien und medizinischer Codierung. Zusätzlich erleichtert KI die Entdeckung neuer Medikamente aus natürlichen Quellen, indem sie effektiv hilft, die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen der natürlichen Moleküle zu finden.
Ein Übersichtsartikel von Anna Hirsch vom Helmholtz-Institut für Pharmazeutische Forschung Saarland (HIPS) behandelt die aktuellen Anwendungen von KI in der Naturstoffforschung und wie KI in Zukunft bei Projekten zur Wirkstofffindung helfen kann.
Der Artikel ist ein direktes Ergebnis des "Lorentz Workshop on AI and Natural Product Drug Discovery and Design", der von Prof. Hirsch mitorganisiert wurde. Die Forscher betonen, dass der Mangel an qualitativ hochwertigen standardisierten Daten einer der Engpässe aktueller KI-Technologien ist, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen
KI und maschinelles Lernen (ML) werden oft als "Gamechanger" in der biotechnologischen Arzneimittelentwicklung bezeichnet. In der Arzneimittelforschung können KI-Systeme Chemikern helfen, neue Wirkstoffmoleküle zielgerichtet zu entwerfen und auszuwählen, indem sie aus einer grossen Anzahl von Molekülen die vielversprechendsten Kandidaten identifizieren.
Ein Konsortium von Wissenschaftlern, darunter Prof. Olga Kalinina, Prof. Andrea Volkamer und Prof. Rolf Müller, untersucht, wie KI den Prozess der Medikamentenentwicklung beschleunigen kann. KI-basierte Ansätze bieten die Chance, den langwierigen und teuren Prozess der Medikamentenentwicklung deutlich effizienter zu gestalten.
In einigen Bereichen könnten chemiekundige KI-Systeme dereinst menschliche Chemiker übertreffen, insbesondere in jenen Bereichen, in denen der menschliche Geist an seine Grenzen stösst. Allerdings müssen die Erwartungen an KI auf einem realistischen Mass gehalten werden, da KI in der Forschung (noch) kein Wundermittel ist.
Denn um das volle Potenzial von KI in diesem Bereich auszuschöpfen, sind jedoch qualitativ hochwertige standardisierte Daten und ein interdisziplinäres Denken von Experten aus den Bereichen KI, Chemie, Pharma und Biotech erforderlich.
Wie kann KI die Notwendigkeit von Tierversuchen verringern?
Durch die Fähigkeit, komplexe Datenmengen schnell zu analysieren und präzise Vorhersagen zu treffen, kann Künstliche Intelligenz (KI) gemäss letzten Ergebnissen die Effizienz in der Arzneimittelforschung steigern und dabei helfen, die ethischen Bedenken im Zusammenhang mit Tierversuchen zu adressieren.
So auch im Saarland, in Deutschland. Hier wird dieser Ansatz bereits in die Praxis umgesetzt, wo Pharmazeut:Innen und Informatiker:Innen Hand in Hand arbeiten, um den Arzneimittelforschungsprozess zu beschleunigen und dabei die Anzahl der Tierversuche zu minimieren.
Sie nutzen dabei nicht nur KI, sondern auch alternative Methoden wie die Verwendung von Zebrafisch-Eiern und -Larven, die eine bemerkenswerte genetische Übereinstimmung mit Menschen aufweisen. Diese multidisziplinäre Zusammenarbeit illustriert, wie innovative Ansätze die traditionellen Methoden ergänzen und verbessern können.
Welche Rolle spielen Initiativen und Pharmaunternehmen bei der Förderung von KI in der Forschung?
Trotz der Forderungen von Bürgerinitiativen und der bestehenden EU-Richtlinien, die Tierversuche regulieren, zeigen Beispiele aus der Praxis, dass der Wandel hin zu tierversuchsfreien Methoden bereits im Gange ist.
Tierversuche können durch künstliche Intelligenz (KI) teilweise ersetzt werden. Dies wurde bereits 2018 in einem Paper beschrieben, das in der Zeitschrift Spectrum veröffentlicht wurde
Roche Pharma (Schweiz) AG, ein schweizerisches Pharmaunternehmen setzt beispielsweise gezielt auf die Entwicklung von Medikamenten auf Basis humaner Modelle und investiert in KI-gestützte Forschungsmethoden. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf den Menschen zu verbessern und die Erfolgsquote in der Arzneimittelentwicklung zu erhöhen.
Die Veröffentlichung eines Papers im Jahr 2018, beschrieb dabei die Möglichkeit beschreibt, wie KI Tierversuche ersetzen könnte und unterstrich bereits das wachsende Interesse und das Potential der KI in diesem Bereich.
Andrew Hopkins, CEO von Exscientia, sagte damals gegenüber "The Next Web", dass eine KI zumindest dafür sorgen kann, dass künftig weniger Experimente durchgeführt werden müssen. Er erklärt weiter, dass das KI-System sehr gut mit einem nicht ganz präzisen Datensatz umgehen kann und keine perfekten Daten für perfekte Vorhersagen benötigt
Eine weitere Studie, die im Journal „Toxicological Sciences“ veröffentlicht wurde, hatte herausgefunden, dass die bisherigen Tierversuche bereits ausreichen könnten, um damit KI-Systeme zu trainieren, die Reaktionen sehr wohl präzise und verlässlich vorhersagen können. Ein KI-System wurde von den Forschern mit den aus bisherigen Tierversuchen gewonnen Daten trainiert und lieferte bessere und verlässliche Ergebnisse als die Tierversuche selbst.
Welche Herausforderungen stehen der Ablösung von Tierversuchen durch KI entgegen?
Obwohl KI in der Lage ist, grosse Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, stößt sie dennoch an Grenzen, wenn es darum geht, alle Aspekte von Tierversuchen zu simulieren. Komplexe biologische Prozesse und Interaktionen im Körper können derzeit noch nicht vollständig durch KI-Modelle nachgebildet werden. Dies bedeutet, dass in bestimmten Fällen Tierversuche weiterhin notwendig seien, um die Sicherheit und Wirksamkeit von Arzneimitteln zu gewährleisten. (Anmerkung des Verfassers: das sagen die Quellen, ich selbst bin kein Experte in diesem Bereich).
So ist auch die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen für die Forschung ist ein komplexer und kostspieliger Prozess, der eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Disziplinen erfordert. Die Sicherstellung der Präzision und Zuverlässigkeit dieser Systeme stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Darüber hinaus können ethische Bedenken hinsichtlich der Verwendung von KI in der Forschung aufkommen, die sorgfältig abgewogen werden müssen.
Trotz der bestehenden Herausforderungen und Grenzen bietet die KI die Möglichkeit, die Effizienz zu steigern und ethische Bedenken anzugehen. Die fortschreitende Entwicklung und Integration von KI in die Forschung erfordert jedoch eine multidisziplinäre Zusammenarbeit, umfassende Investitionen und eine sorgfältige ethische Reflexion.
Bei Fragen? #fragRoger
Willst du mehr wissen? Sehr gerne komme ich auch bei Dir, bei deiner Firma, deiner ERFA Gruppe oder deinem Verband vorbei und helfe mit einem Workshop oder Input Referat.
Lass uns gerne mal unverbindlich sprechen. Also wenn ich helfen kann, wende dich gerne an mich #fragRoger
Disclaimer: dieser Artikel wurde mit PerplexityPro und Google und recherchiert, mit Deepl Write verbessert und stellenweise mit Mistral Large zusammen gefasst und vereinfacht. Das Bild stammt von DallE3.
Quellen
[...] https://www.zeit.de/wissen/2023-07/tierversuche-eu-forschung-abschaffung-petition
[...] https://www.bayer.com/en/pharma/artificial-intelligence
[...] https://spectrum.ieee.org/qa-ai-could-redesign-the-drug-development-process
[...] https://www.aerzte-gegen-tierversuche.de/de/news/kuenstliche-intelligenz-statt-tierversuche
[...] https://www.amgen.de/stories/623/kuenstliche-intelligenz-in-der-arzneimittelforschung/
[...] https://rudolphina.univie.ac.at/algorithmen-auf-der-jagd-nach-wirkstoffen
