Forschungskonsortium sucht mit Künstlicher Intelligenz nach neuen Antibiotikakandidaten

Kaiserslautern – Eine Arbeitsgruppe des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) kombiniert gemeinsam mit Partnern Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) mit biologischen Testverfahren, um vielversprechende Antibiotikakandidaten schneller zu identifizieren und gezielt zu optimieren.

Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt fördert das Vorhaben namens „OptimAIze“ im Rahmen der Förderrichtlinie „Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Wirkstoffforschung“.

Jährlich stehen weltweit Millionen Todesfälle in Zusammenhang mit Antibiotikaresistenzen. Gleichzeitig ist die Entwicklung neuer Antibiotika ökonomisch risikoreich, da viele Wirkstoffkandidaten aufgrund unerwünschter Nebenwirkungen oder mangelnder Wirksamkeit bereits in frühen Entwicklungsphasen ausscheiden.

„KI eröffnet enorme Chancen für die Wirkstoffforschung“, sagte Verena Wolf, Projektkoordinatorin am DFKI. Gleichzeitig stießen rein datengetriebene Modelle an Grenzen, insbesondere wenn nur wenige oder unausgewogene Daten zur Verfügung stünden

„Deshalb setzen wir in OptimAIze auf die Kombination von KI und mechanistischem Fachwissen. So können wir nicht nur präzisere Vorhersagen treffen, sondern auch besser nachvollziehen, warum bestimmte Moleküle wirksam oder toxisch sind“, erklärte Wolf.

Im Mittelpunkt des Projekts steht ein Lernkreislauf aus KI und experimenteller Validierung. Daten zur Zytotoxizität werden dabei mit KI-Verfahren ausgewertet.

Die Modelle lernen dabei nicht nur, die Wirksamkeit und Verträglichkeit von Molekülen vorherzusagen, sondern können auch gezielt neue Wirkstoffvarianten vorschlagen, die anschließend experimentell getestet werden. Die Ergebnisse fließen wiederum zurück in die KI-Modelle und verbessern deren Vorhersagekraft kontinuierlich.

Dazu arbeiten in dem Konsortium verschiedene Partner zusammen: Das DFKI entwickelt Verfahren der erklärbaren und generativen KI, die Universität des Saarlandes steuert Expertise in Wirkstoffdesign, Sprachmodellen und Einzelzellanalysen bei, das Helmholtz-Institut für Pharmazeutische Forschung Saarland übernimmt die chemische Synthese und Optimierung der Kandidaten, während das Unternehmen smartbax Daten und Wirkstoffprogramme aus der industriellen Antibiotikaforschung einbringt.

Die entwickelten Algorithmen sollen als Open Source veröffentlicht werden und damit langfristig weitere Forschungsprojekte im Kampf gegen Antibiotikaresistenzen unterstützen. 

hil