Die Revolution der Medikamentenentwicklung
Hast du dich schon einmal gefragt, wie genau Vorhersagen über die Reaktion von Patienten auf Medikamente getroffen werden können? Oder wie künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, die Lücke zwischen Tiermodellen und menschlicher Anwendung zu schließen?
KI als Schlüssel zur Überbrückung des „translational gap“
Die Übertragbarkeit von biologischen Daten aus Tierversuchen auf den Menschen stellt nach wie vor eine der größten Herausforderungen in der präklinischen Forschung dar. Tiermodelle sind unverzichtbar, jedoch sind nicht alle Ergebnisse direkt auf den Menschen übertragbar. Der sogenannte „translational gap“ wird sowohl durch biologische Unterschiede zwischen Spezies als auch durch fehlende rechnerische Methoden zur Kompensation dieser Unterschiede verursacht. Künstliche Intelligenz könnte hier einen entscheidenden Beitrag leisten.
Die Herausforderung der Übertragbarkeit von biologischen Daten
Hast du dich schon einmal gefragt, wie genau Vorhersagen über die Reaktion von Patienten auf Medikamente getroffen werden können? Oder wie künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, die Lücke zwischen Tiermodellen und menschlicher Anwendung zu schließen? Die Übertragbarkeit von biologischen Daten aus Tierversuchen auf den Menschen stellt nach wie vor eine der größten Herausforderungen in der präklinischen Forschung dar. Tiermodelle sind unverzichtbar, jedoch sind nicht alle Ergebnisse direkt auf den Menschen übertragbar. Der sogenannte „translational gap“ wird sowohl durch biologische Unterschiede zwischen Spezies als auch durch fehlende rechnerische Methoden zur Kompensation dieser Unterschiede verursacht. Künstliche Intelligenz könnte hier einen entscheidenden Beitrag leisten.
Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Medikamentenentwicklung
Die Arbeit in Tiermodellen ist für für viele Bereiche beispielsweise der biomedizinischen oder Wirkstoffforschung nach wie vor nahezu unerlässlich. Doch nicht alle Ergebnisse lassen sich ohne weiteres auf den Menschen übertragen. Der so genannte „translational gap“ zwischen Spezies verhindert in vielen Fällen eine erfolgreiche klinische Anwendung präklinischer Studien, sodass vielversprechende Ergebnisse aus Tiermodellen nicht zwangsläufig mit einer hohen Wirksamkeit und Sicherheit beim Menschen einhergehen. Für den „translational gap“ sind einerseits biologische, genetische und physiologische Unterschiede zwischen Mensch und Tier verantwortlich. Andererseits mangelt es an rechnerischen Methoden, diese Unterschiede effektiv auszugleichen.
Die Bedeutung der „humanisierten“ biologischen Daten
An dieser Stelle kann künstliche Intelligenz entscheidend unterstützen. Moderne KI-Techniken können Muster in hochdimensionalen biologischen Daten erkennen und kompakte Repräsentationen dieser Daten ableiten, die es ermöglichen, spezies-spezifische Signale strukturiert und reproduzierbar zu eliminieren. Anders gesprochen: KI kann maßgeblich dabei unterstützen, biologische Daten aus Tiermodellen zu „humanisieren“. Indem künstliche Intelligenz dazu beiträgt, spezies-spezifische Signale zu eliminieren und die Übertragbarkeit von Ergebnissen aus Tiermodellen auf den Menschen zu verbessern, könnte sie einen Wendepunkt in der Medikamentenentwicklung darstellen. Die „Humanisierung“ biologischer Daten könnte dazu beitragen, präklinische Studien effektiver zu gestalten und somit die Entwicklung sicherer und wirksamer Medikamente zu beschleunigen.
Die Zukunft der Medikamentenentwicklung mit KI
Durch die Integration von künstlicher Intelligenz in den Prozess der Medikamentenentwicklung könnten neue Möglichkeiten zur Vorhersage von Patientenreaktionen auf Medikamente geschaffen werden. Die Nutzung von KI-Technologien könnte dazu beitragen, den „translational gap“ zu überwinden und die Effizienz und Präzision in der Medikamentenentwicklung zu steigern. Was wäre, wenn wir die Reaktion von Patienten auf ein Medikament bereits aus Tierversuchen präzise vorhersagen könnten? Bisher ist die Übertragbarkeit biologischer Daten aus Tiermodellen auf den Menschen noch immer eine der großen Herausforderungen in der präklinischen Forschung. Neue KI-Modelle könnten nun ein Teil der Lösung werden.