Künstliche Intelligenz entdeckt neue Antibiotika gegen Superbakterien

Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu einem revolutionären Werkzeug bei der Entwicklung von Antibiotika. Während neuronale Netze vor einigen Jahren nur zur Suche nach vielversprechenden Molekülen eingesetzt wurden, helfen sie heute auch dabei, die Wirkmechanismen neuer Medikamente zu verstehen. Dies könnte die Entwicklung neuer Behandlungen in einer Zeit, in der sich arzneimittelresistente Bakterien ausbreiten, erheblich beschleunigen. Dies berichtet Ixbt.com berichtet .

Ein Team unter der Leitung von Jonathan Stokes von der McMaster University testete fast 10.000 Verbindungen gegen Escherichia coli und identifizierte ein neues Antibiotikum namens Enterololin. Die Forscher nutzten das von der MIT-Expertin Regina Barzilay entwickelte DiffDock-System, um nachzuweisen, dass diese Substanz nur Krankheitserreger angreift, ohne die nützliche Mikroflora zu schädigen. Der Algorithmus sagte voraus, mit welchen Proteinen das Molekül interagiert, was eine erhebliche Reduzierung der Laborexperimente ermöglichte.

Die Suche nach neuen Antibiotika ist derzeit ein äußerst dringliches Thema. Schätzungen zufolge könnten arzneimittelresistente Infektionen bis 2050 weltweit 39 Millionen Todesfälle verursachen. Da dies für Pharmaunternehmen ein teurer und wenig profitabler Bereich ist, dient Künstliche Intelligenz als Schlüssellösung, um Kosten zu senken und den Prozess zu beschleunigen.

Zuvor hatte das MIT-Team mit dem Chemprop-System das Antibiotikum Halicin entdeckt. Das APEX-System unter der Leitung von Cesar de la Fuente von der University of Pennsylvania analysierte über 10 Millionen Proteinmoleküle und fand mehr als 37.000 potenzielle Antibiotika. Interessanterweise stammen einige davon aus Proteinen antiker Pflanzen und ausgestorbener Tiere, die moderne Bakterien auf völlig neue Weise angreifen.