Kanadische Forscher nutzen KI, um eine mögliche Behandlung für Bakterien-Superbugs zu finden

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Forscher haben eine vielversprechende Behandlung für einen antibiotikaresistenten Superkeim entdeckt – mithilfe künstlicher Intelligenz.

Acinetobacter baumannii ist ein im Krankenhaus erworbener Krankheitserreger, der häufig auf Oberflächen in klinischen Umgebungen vorkommt. Es kann Krankheiten wie Lungenentzündung, Meningitis und Sepsis verursachen.

Entsprechend der Weltgesundheitsorganisation, A. baumannii stellt eine ernsthafte Bedrohung für Patienten dar, deren Pflege Geräte wie Beatmungsgeräte erfordert, was zum großen Teil auf seine Resistenz gegen die meisten Antibiotika zurückzuführen ist.

„Es ist eine bemerkenswerte Herausforderung [to tackle]„, sagte Jonathan Stokes, Assistenzprofessor an der McMaster University in Hamilton, Ontario, der die Forschung leitete.

„Wenn wir nach neuen Antibiotika suchen, müssen wir nach Chemikalien suchen, Antibiotika mit ganz neuen Strukturen und ganz neuen Funktionen. Wissen Sie, wir müssen eine grundlegend neue Behandlung entwickeln“, sagte er Die jetzigeDas ist Matt Galloway.

Normalerweise werden dabei Hunderttausende Chemikalien getestet, um herauszufinden, welche am besten gegen die Krankheit wirken. Aber Stokes sagt: „Das ist bemerkenswert mühsam, zeitaufwändig und teuer.“

Aus diesem Grund wandten sich Stokes und der Rest des Teams, zu dem auch Wissenschaftler des Massachusetts Institute of Technology gehörten, an die KI, um Unterstützung zu erhalten.

„Durch die Nutzung dieser Algorithmen der künstlichen Intelligenz können sie diese Chemikalien im Idealfall viel schneller untersuchen“, sagte er. „Und indem sie ein breites Spektrum an Chemikalien sehr schnell untersuchen, können sie uns dabei helfen, Prioritäten zu setzen, welche Experimente im Labor durchgeführt werden sollen.“

Stokes und sein Team veröffentlichten ihre Ergebnisse im Zeitschrift Nature Chemical Biology am Donnerstag.

Trainieren des Modells

Bevor die KI eine Chemikalie finden kann, die töten könnte A. baumanniitrainierten Stokes und sein Team es, indem sie ihm Daten über bakterientötende Chemikalien und chemische Strukturen fütterten, „die mit der antibakteriellen Aktivität verbunden sind, die wir wollen“, sagte er.

„Wir haben im Labor etwa 7.500 Chemikalien physikalisch getestet und dabei untersucht, welche das Wachstum von Acinetobacter hemmen und welche nicht“, sagte er.

Sobald das KI-Modell trainiert war, konnte das Team ihm neue Chemikalien zeigen, die es noch nie zuvor gesehen hatte. Es konnte dann vorhersagen, welche dieser Chemikalien seiner Meinung nach antibakteriell waren und welche nicht.

Schließlich entdeckte die KI eine neue antibakterielle Verbindung, die sie Abaucin nannte. Weitere Laborexperimente ergaben, dass es heilen kann A. baumannii-infizierte Wunden bei Mäusen.

Der nächste Schritt, sagte Stokes, bestehe darin, das Medikament im Labor zu perfektionieren und dann klinische Studien durchzuführen.

Diese Arbeit unterstreicht einen vielversprechenden Vorsprung im Kampf gegen A. baumannii – und die Rolle der KI-Technologie dabei.

„Als wir dieses Projekt abgeschlossen haben … habe ich das Gefühl, dass wir in eine Ära eintreten, in der KI-Ansätze die Art und Weise, wie wir klinische Medizin entdecken, bereits in den frühesten Entdeckungsstadien sinnvoll beeinflussen können“, sagte Stokes.

Groß angelegte Experimente

Für Stokes verspricht KI eine dramatische Beschleunigung der wissenschaftlichen und medizinischen Forschung.

„Menschen müssen möglicherweise nicht so viel Zeit und Mühe aufwenden, um diese groß angelegten Experimente durchzuführen“, sagte er.

ANSEHEN: Wie KI die Zukunft unserer Gesundheitsversorgung verändern könnte

Dieses Versprechen findet bei anderen Wissenschaftlern großen Anklang, etwa bei Rahul Krishnan, einem Assistenzprofessor für Computermedizin an der University of Toronto.

„Wenn es uns hilft, noch 10 Prozent schneller zu Entdeckungen zu kommen, ist das ein großer Gewinn für die Gesellschaft als Ganzes, weil wir viel schneller mit der Herstellung und Entdeckung dieser Medikamente beginnen können“, sagte er zu Galloway.

Mein Ziel ist es, neue Antibiotika zu entdecken, um Menschenleben zu retten. Wenn es also … leistungsstarke KI-Technologieentwicklungen gibt, die mir helfen, dieses Ziel zu erreichen, werde ich sie annehmen.-Jonathan Stokes

Krishnan, der die Schnittstelle zwischen KI-Technologie und Gesundheitswesen untersucht, sagt, dass die Schlüsselidee von KI in der Medizin darin besteht, Ärzten dabei zu helfen, schnellere und sicherere Entscheidungen zu treffen.

Eine KI könnte sich die Krankenakten eines Patienten ansehen und sie „in Verbindung mit einem Vorhersagemodell verwenden, um die klinische Entscheidungsfindung zu unterstützen“, sagte er. Beispielsweise könnte eine KI schnell vorhersagen, ob ein Patient wahrscheinlich an Diabetes erkrankt, und dann „einen Arzt frühzeitig Maßnahmen verschreiben lassen“, um später schwerwiegendere Folgen zu verhindern.

„Aus Sicht der öffentlichen Gesundheit könnte die Möglichkeit, gute Vorhersagemodelle in großem Maßstab einzusetzen, Einzelpersonen tatsächlich dabei helfen, bessere Entscheidungen über ihre Gesundheit zu treffen“, fügte er hinzu.

Sind KI-Daten korrekt oder ethisch vertretbar?

Das heißt jedoch nicht, dass die Einführung von KI keine Herausforderungen mit sich bringen würde.

Die wachsende Beliebtheit von KI in mehreren Bereichen hat zu Warnungen geführt, dass es zu Datenschutz- und Urheberrechtsverletzungen sowie Fehlinformationskampagnen kommen könnte.

Führungskräfte, Forscher und KI-Pioniere haben gewarnt, dass der unregulierte Einsatz von KI ernsthafte Risiken oder sogar Bedrohungen für die Menschheit selbst darstellen könnte.

Krishnan sagt, dass KI abhängig von den Daten, die zum Trainieren verwendet werden, anfällig für Vorurteile im medizinischen Bereich sein könnte.

„Aus vielen Studien, die im Laufe der Jahrzehnte durchgeführt wurden, wissen wir, dass das Gesundheitssystem, das wir in Nordamerika haben, in mancher Hinsicht unglaublich unfair ist“, sagte er.

„Diese Ungleichheiten werden oft in die Daten übersetzt, die dann in diese Algorithmen eingespeist werden. Und wenn sie nicht zum Zeitpunkt des Trainings korrigiert werden, werden diese Verzerrungen in den Algorithmus und jede weitere Ausgabe, die er ausgibt, kodiert.“

Es besteht auch die Gefahr, dass die KI etwas erfindet, selbst wenn sie auf zuverlässigen Daten trainiert wird.

„In gewissem Sinne kann es oft zu Halluzinationen kommen, und das ist einer der Fehlermodi großer Sprachmodelle … und das ist natürlich ein großes Problem im Zusammenhang mit der Gesundheitsfürsorge“, sagte Krishnan.

Stokes glaubt, dass die KI-Technologie so weit fortgeschritten ist, dass sie jetzt implementiert werden kann. Er sagt jedoch, dass es immer noch an Daten „über viele Krankheitsbereiche“ mangelt, um diese Modelle zu trainieren.

„Diese KI-Modelle sind … datenhungrig. Sie müssen viele Beispiele sehen, um belastbare Vorhersagen zu treffen“, sagte er.

„Deshalb denke ich, dass die Erfassung von Daten, mit denen wir diese Modelle trainieren können, im Vordergrund unseres gesamten Denkens stehen muss.“

KI in der Medizin nutzen

Krishnan sieht eine Zukunft, in der KI einem Kliniker dabei hilft, „viele einfachere Fälle zu automatisieren“, sodass er sich auf komplexere Arbeiten konzentrieren kann.

„Sie können ihre kognitiven Anstrengungen und die kognitiven Zyklen auf die viel komplexeren Fälle verwenden, die ihre Aufmerksamkeit erfordern“, sagte er.

Es ist diese Erweiterung, die Stokes zu der Überzeugung bringt, dass KI einen Platz im Labor und in Krankenhäusern hat.

„Mein Ziel ist es derzeit, neue Antibiotika zu entdecken, um Menschenleben zu retten“, sagte er.

„Wenn es also robustere und leistungsfähigere KI-Technologieentwicklungen gibt, die mir helfen, dieses Ziel zu erreichen, werde ich sie annehmen.“

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Produziert von Kate Cornick, Willow Smith und Magan Carty.