Die Rolle von KI bei der Entdeckung neuer Krebsmedikamente

In den letzten Jahren hat die Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medikamentenentwicklung erheblich zugenommen. Ein bemerkenswertes Beispiel ist das Gemma-Modell von Google, das kürzlich in den Nachrichten war, weil es einen neuen potenziellen Krebsweg entdeckt haben soll. Doch was steckt wirklich hinter dieser Entdeckung? In diesem Artikel werden wir die Rolle von KI in der Medikamentenentwicklung untersuchen und die spezifischen Schritte analysieren, die bei der Nutzung von Gemma zur Identifizierung neuer Therapieansätze durchgeführt wurden.

Einführung in das Gemma-Modell

Das Gemma-Modell ist ein Large Language Model (LLM), das speziell für biomedizinische Anwendungen entwickelt wurde. Es nutzt umfangreiche Daten von menschlichen und tierischen Transkriptomen, um Vorhersagen über die Wirkung von Medikamenten zu treffen. Diese Technologie hat das Potenzial, die Medikamentenentwicklung zu revolutionieren, indem sie Wissenschaftlern hilft, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, die für Menschen schwer zu identifizieren sind.

Der Prozess der Medikamentenentdeckung

Die Entdeckung eines neuen Krebsmedikaments ist ein komplexer Prozess, der mehrere Schritte umfasst. Laut einer Veröffentlichung von Google sind die folgenden Schritte entscheidend für die Nutzung des Gemma-Modells:

1. Experimentarchitektur und Methoden (Mensch)

Der gesamte Aufbau des Experiments, einschließlich der Daten und der Methodik, wird von Menschen geplant. Gemma spielt in dieser Phase keine Rolle.

2. Vortraining des Gemma-Modells (Mensch)

Das Modell wird mit 50 Millionen menschlichen und tierischen Transkriptomen trainiert, um eine Basis für die Analyse zu schaffen.

3. Feinabstimmung des Gemma-Modells (Mensch)

Durch überwachte Feinabstimmung wird das Modell optimiert, um Vorhersagen über Genexpressionsprofile zu treffen.

4. Auswahl und Vorverarbeitung des Datensatzes (LLM + Mensch)

Eine Auswahl von über 30.000 Verbindungen wird gefiltert, um eine Bibliothek von 4.266 Medikamenten für Tests zu erstellen.

5. Störungseinschätzung (LLM + Mensch)

Das LLM wird von Menschen angestoßen, um Vorhersagen über die Kandidaten zu treffen, was zu Millionen von Vorhersagen führt.

6. Bewertung der Vorhersagen (Maschinenanalyse)

Ein Algorithmus bewertet die Vorhersagen, um die besten Kandidaten zu identifizieren.

7. Auswahl der Kandidaten (Mensch)

Menschen überprüfen die besten Ergebnisse auf Neuheit und Relevanz.

8. Hypothesenbildung (Mensch)

Die biologischen Wirkungsmechanismen werden von Menschen formuliert.

9. Verifizierung des Potenzials (Mensch)

Im Labor werden in vitro-Tests durchgeführt, um die biologische Aktivität der Kandidaten zu überprüfen.

Die Rolle der KI in der Medikamentenentwicklung

Es ist wichtig zu betonen, dass KI-Modelle wie Gemma nicht selbstständig denken oder forschen können. Sie sind Werkzeuge, die von Wissenschaftlern verwendet werden, um Hypothesen zu generieren und Daten zu analysieren. Der gesamte Prozess der Medikamentenentdeckung bleibt in der Verantwortung der menschlichen Intelligenz.

Fazit

Die Verwendung von KI in der Medikamentenentwicklung, wie sie durch das Gemma-Modell demonstriert wird, zeigt das Potenzial dieser Technologien zur Verbesserung der Effizienz in der Forschung. Dennoch bleibt die menschliche Intelligenz der entscheidende Faktor in der Entdeckung neuer Medikamente. Die Fortschritte in der KI sollten als Unterstützung für Wissenschaftler betrachtet werden, nicht als Ersatz für menschliches Denken und Forschung.

Quellenliste:

• Quelle: How a Gemma model helped discover a new potential cancer therapy pathway
• AI discovers novel cancer drug, or did it?
• Details on the methodology