Die Sprache der Moleküle entschlüsseln: Wie generative KI die Arzneimittelforschung beschleunigt

As generative KI entwickelt, geht es über die Entschlüsselung der menschlichen Sprache hinaus und geht hin zur Beherrschung der komplizierten Sprachen der Biologie und Chemie. Stellen Sie sich die DNA als ausführliches Skript, eine 3-Milliarden-Buchstaben-Sequenz, die die Funktionen und das Wachstum unseres Körpers steuert. Ebenso haben Proteine, die wesentlichen Bestandteile des Lebens, ihre eigene Sprache, darunter ein 20 Aminosäuren umfassendes Alphabet. In der Chemie haben die Moleküle auch eine einzigartiger Dialekt, wie das Konstruieren von Wörtern, Sätzen oder Absätzen anhand von Grammatikregeln. Die molekulare Grammatik bestimmt, wie sich Atome und Unterstrukturen zu Molekülen oder Polymeren verbinden. So wie die Sprachgrammatik die Struktur von Sätzen definiert, beschreibt die molekulare Grammatik die Struktur von Molekülen.

Als generative KI, wie Große Sprachmodelle (LLMs), ihre Fähigkeit unter Beweis stellen, die Sprache der Moleküle zu entschlüsseln, ergeben sich neue Wege für eine effiziente Arzneimittelentdeckung. Mehrere Pharmaunternehmen nutzen diese Technologie zunehmend, um Innovationen in der Arzneimittelentwicklung voranzutreiben. Das McKinsey Global Institute (MGI) schätzt, dass generative KI Folgendes schaffen könnte: $ 60 Milliarden bis $ 110 Milliarden jährlich an wirtschaftlichem Wert für die Pharmaindustrie. Dieses Potenzial beruht in erster Linie auf der Fähigkeit, die Produktivität zu steigern, indem die Identifizierung potenzieller neuer Arzneimittelverbindungen beschleunigt und deren Entwicklungs- und Zulassungsprozesse beschleunigt werden. Dieser Artikel untersucht, wie generative KI die Pharmaindustrie verändert, indem sie als Katalysator für schnelle Fortschritte bei der Arzneimittelentdeckung fungiert. Um die Auswirkungen generativer KI zu würdigen, ist es jedoch wichtig, den traditionellen Prozess der Arzneimittelentdeckung und seine damit verbundenen Einschränkungen und Herausforderungen zu verstehen.

Herausforderungen der traditionellen Arzneimittelforschung

Der traditioneller Prozess der Arzneimittelentdeckung ist ein mehrstufiges Unterfangen, das oft zeit- und ressourcenintensiv ist. Es beginnt mit der Zielidentifizierung, bei der Wissenschaftler biologische Ziele bestimmen, die an einer Krankheit beteiligt sind, wie etwa Proteine ​​oder Gene. Dieser Schritt führt zur Zielvalidierung, die bestätigt, dass die Manipulation des Ziels therapeutische Wirkungen hat. Als nächstes beschäftigen sich die Forscher mit der Identifizierung von Leitsubstanzen, um potenzielle Arzneimittelkandidaten zu finden, die mit dem Ziel interagieren können. Nach der Identifizierung werden diese Leitsubstanzen einer Leitstrukturoptimierung unterzogen, bei der ihre chemischen Eigenschaften verfeinert werden, um die Wirksamkeit zu verbessern und Nebenwirkungen zu minimieren. In präklinischen Tests werden dann die Sicherheit und Wirksamkeit dieser Substanzen in vitro (im Reagenzglas) und in vivo (an Tiermodellen) bewertet. Vielversprechende Kandidaten werden in drei klinischen Testphasen bewertet, um die Sicherheit und Wirksamkeit für Menschen zu beurteilen. Schließlich müssen erfolgreiche Substanzen die behördliche Zulassung erhalten, bevor sie vermarktet und verschrieben werden können.

Trotz seiner Gründlichkeit ist der traditionelle Prozess der Arzneimittelentdeckung mit mehreren Einschränkungen und Herausforderungen behaftet. Er ist notorisch zeitaufwändig und teuer, dauert oft über ein Jahrzehnt und kostet Milliarden von Dollar, wobei die Ausfallraten besonders in den Phasen klinischer Tests hoch sind. Die Komplexität biologischer Systeme erschwert den Prozess zusätzlich und macht es schwierig vorherzusagen, wie sich ein Medikament im Menschen verhält. Darüber hinaus kann bei den intensiven Screenings nur ein begrenzter Teil der möglichen chemischen Verbindungen untersucht werden, sodass viele potenzielle Medikamente unentdeckt bleiben. Hohe Ausfallraten behindern den Prozess ebenfalls, da viele Medikamentenkandidaten in der späten Entwicklungsphase scheitern, was zu einer Verschwendung von Ressourcen und Zeit führt. Darüber hinaus erfordert jede Phase der Arzneimittelentdeckung erhebliches menschliches Eingreifen und Fachwissen, was den Fortschritt verlangsamen kann.

Wie generative KI die Arzneimittelforschung verändert

Generative KI begegnet diesen Herausforderungen durch Automatisierung verschiedenen Stadien des Arzneimittelentdeckungsprozesses. Es beschleunigt die Zielidentifizierung und -validierung, indem es große Mengen biologischer Daten schnell analysiert, um potenzielle Arzneimittelziele genauer zu identifizieren und zu validieren. In der Phase der Leitsubstanzentdeckung können KI-Algorithmen neue chemische Strukturen vorhersagen und generieren, die wahrscheinlich effektiv mit dem Ziel interagieren. Die Fähigkeit der generativen KI, eine große Anzahl von Leitsubstanzen zu untersuchen, macht den chemischen Erkundungsprozess hocheffizient. Generative KI verbessert auch die Leitsubstanzoptimierung, indem sie die Auswirkungen chemischer Modifikationen auf Leitsubstanzen simuliert und vorhersagt. So arbeitete NVIDIA beispielsweise mit Recursion Pharmaceuticals zusammen, um über 2.8 Billiarden Kombinationen von kleinen Molekülen und Zielen in nur einer Woche. Dieser Prozess hätte mit den herkömmlichen Methoden etwa 100,000 Jahre dauern können, um dieselben Ergebnisse zu erzielen. Durch die Automatisierung dieser Prozesse reduziert generative KI die Zeit und die Kosten, die erforderlich sind, um ein neues Medikament auf den Markt zu bringen, erheblich.

Darüber hinaus machen generative KI-gestützte Erkenntnisse präklinische Tests präziser, indem sie potenzielle Probleme früher im Prozess identifizieren, was zu niedrigeren Ausfallraten beiträgt. KI-Technologien automatisieren auch viele arbeitsintensive Aufgaben, sodass sich Forscher auf strategische Entscheidungen auf höherer Ebene konzentrieren und den Prozess der Arzneimittelentdeckung skalieren können. 

Fallstudie: Insilico Medicines erste generative KI-Arzneimittelentdeckung

Ein Biotechnologieunternehmen, Insilico Medizinhat generative KI genutzt, um das erste Medikament für Idiopathische Lungenfibrose (IPF), eine seltene Lungenerkrankung, die durch chronische Vernarbung gekennzeichnet ist und zu einem irreversiblen Rückgang der Lungenfunktion führt. Durch die Anwendung generativer KI auf Omics- und klinische Datensätze im Zusammenhang mit Gewebefibrose konnte Insilico erfolgreich gewebespezifische Fibroseziele vorhersagen. Mithilfe dieser Technologie entwickelte das Unternehmen einen kleinen Molekülinhibitor, INS018_055, der Potenzial gegen Fibrose und Entzündung zeigte.

Im Juni 2023 verabreichte Insilico die erste Dosis von INS018_055 an Patienten in einer Klinische Studie Phase II. Die Entdeckung dieses Medikaments war ein historischer Moment, da mithilfe generativer KI der weltweit erste antifibrotische Inhibitor kleiner Moleküle entdeckt und entwickelt wurde.

Der Erfolg von INS018_055 bestätigt die Effizienz der generativen KI bei der Beschleunigung der Arzneimittelentdeckung und unterstreicht ihr Potenzial zur Bekämpfung komplexer Krankheiten.

Halluzination in der generativen KI zur Arzneimittelentdeckung

Da generative KI die Arzneimittelforschung vorantreibt, indem sie die Entwicklung neuartiger Moleküle ermöglicht, ist es wichtig, sich einer erheblichen Herausforderung bewusst zu sein, der diese Modelle gegenüberstehen könnten. Die generativen Modelle sind anfällig für ein Phänomen, das als Halluzination. Im Zusammenhang mit der Arzneimittelforschung bezeichnet Halluzination die Entstehung von Molekülen, die oberflächlich betrachtet gültig erscheinen, aber keine tatsächliche biologische Relevanz oder praktische Anwendung haben. Dieses Phänomen wirft mehrere Dilemmata auf.

Ein großes Problem ist die chemische Instabilität. Generative Modelle können Moleküle mit theoretisch günstigen Eigenschaften erzeugen, diese Verbindungen können jedoch chemisch instabil oder anfällig für Zerfall sein. Solche „halluzinierten“ Moleküle können während der Synthese versagen oder in biologischen Systemen unerwartetes Verhalten zeigen.

Darüber hinaus fehlt halluzinierten Molekülen oft die biologische Relevanz. Sie passen zwar zu chemischen Zielen, interagieren aber nicht sinnvoll mit biologischen Zielen, was sie als Medikamente unwirksam macht. Selbst wenn ein Molekül vielversprechend erscheint, kann seine Synthese unerschwinglich komplex oder kostspielig sein, da Halluzinationen keine praktischen Synthesewege zulassen.

Die Validierungslücke verkompliziert das Problem noch weiter. Zwar können generative Modelle zahlreiche Kandidaten vorschlagen, doch um ihre Nützlichkeit zu bestätigen, sind strenge experimentelle Tests und Validierungen unerlässlich. Dieser Schritt ist unerlässlich, um die Lücke zwischen theoretischem Potenzial und praktischer Anwendung zu schließen.

Zur Abschwächung von Halluzinationen können verschiedene Strategien eingesetzt werden. Hybride Ansätze, die generative KI mit physikbasierter Modellierung oder wissensbasierten Methoden kombinieren, können dabei helfen, halluzinierte Moleküle herauszufiltern. Auch ein kontroverses Training, bei dem Modelle lernen, zwischen natürlichen und halluzinierten Verbindungen zu unterscheiden, kann die Qualität der generierten Moleküle verbessern. Durch die Einbeziehung von Chemikern und Biologen in den iterativen Designprozess können die Auswirkungen von Halluzinationen ebenfalls verringert werden.

Indem sie sich dem Problem der Halluzinationen widmet, kann die generative KI ihr Potenzial zur Beschleunigung der Arzneimittelentdeckung weiter ausbauen und den Prozess der Entwicklung neuer, praktikabler Medikamente effizienter und effektiver gestalten.

Fazit

Generative KI verändert die Pharmaindustrie, indem sie die Arzneimittelentdeckung beschleunigt und Kosten senkt. Zwar bleiben Herausforderungen wie Halluzinationen bestehen, doch die Kombination von KI mit traditionellen Methoden und menschlichem Fachwissen hilft dabei, präzisere und praktikablere Verbindungen zu entwickeln. Insilico Medicine zeigt, dass generative KI das Potenzial hat, komplexe Krankheiten zu behandeln und neue Behandlungen effizienter auf den Markt zu bringen. Die Zukunft der Arzneimittelentdeckung wird vielversprechender, da generative KI Innovationen vorantreibt.