Künstliche Intelligenz hat mehrere neue Antibiotika entdeckt, die in der Lage sind, 35 verschiedene Bakterienarten zu töten. So ist das neue Antibiotikum Halicin wirksam gegen Erreger wie Clostridium difficile, Tuberkulose und Acinetobacter baumannii, eine nicht behandelbare Infektion, die in Wunden eindringt und häufig zum Tod führt. Dies berichten Forscher des Massachusetts Institute of Technology in einem am Donnerstag in der Zeitschrift Cell veröffentlichten Artikel.
"Wir stehen vor einer globalen Krise aufgrund des vermehrten Auftretens resistenter bakterieller Krankheitserreger, die unser derzeitiges Antibiotika-Arsenal unwirksam machen", zitiert die Financial Times James J. Collins vom Massachusetts Institute of Technology, der die Arbeit leitete. "Wenn wir die Krise nicht bis 2050 in den Griff bekommen, werden die jährlichen Todesfälle aufgrund von antibiotikaresistenten Infektionen auf 10 Millionen anwachsen, was höher ist als die Todesrate durch Krebs".
Die neuen Antibiotika wurde mithilfe eines von der Informatikerin Regina Barzilay entwickelten Algorithmus entdeckt, der darauf trainiert wurde, die Struktur von 2.500 Molekülen zu analysieren, darunter aktuelle Antibiotika und andere natürliche Verbindungen wie Glukose, um ihre antibakterielle Wirksamkeit zu bestimmen. Der Algorithmus scannte dann durch eine Bibliothek von 100 Millionen Molekülen, um vorherzusagen, wie wirksam jedes einzelne gegen bestimmte Krankheitserreger sein würde.
Der Algorithmus sollte auch nach Molekülen zu suchen, die sich physisch von den vorhandenen Antibiotika unterscheiden, um zu vermeiden, dass das Problem der Resistenz unter den neu entdeckten Verbindungen weiter besteht. Der Erfolg der Forscher vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) zeigt die neuen Möglichkeiten der maschinellen Lernens im weltweiten Kampf gegen die zunehmenden Arzneimittelresistenzen.
Trotz des Potentials von Molekülen wie Halicin und den acht anderen, die vom MIT-Labor entdeckt wurden, gibt es offenbar noch einige Hürden für eine breitere klinische Einführung, wie die Financial Times berichtet. So sagt der Anwalt Kevin Outterson, der für die Lobbyorganisation Carb-X arbeitet, dass Patienten nicht bereit wären, mehr für ein neues Antibiotikum zu zahlen, obwohl sie dies im Gegensatz zu anderen Medikamenten normalerweise nur über einige Tage oder eine Woche einnehmen müssen.
Allerdings könnte der Einsatz von maschinellem Lernen zur Beschleunigung der Medikamentenentwicklung die Kosten für die Herstellung künftiger Antibiotika senken. Zudem könnte die Bekämpfung von derzeit nicht behandelbaren Krankheiten lukrative neue Märkte eröffnen.
