Forscher von der Universität Warschau und der Medizinischen Universität Danzig haben ein innovatives Modell der künstlichen Intelligenz entwickelt, das Antibiotika generiert. Die Ergebnisse ihrer Forschung wurden in der Fachzeitschrift „Nature Communications” veröffentlicht.
Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) stellen Infektionen durch antibiotikaresistente Erreger eine ernste gesundheitliche und wirtschaftliche Bedrohung dar. Die Zahl der Infektionen mit antibiotikaresistenten Bakterien und der Bakterienstämme, die diese Infektionen verursachen, nimmt zu. Gleichzeitig hat die Wirksamkeit der eingesetzten Antibiotika abgenommen. Die WHO stellt fest, dass seit mehr als dreißig Jahren keine neue Antibiotikaklasse mehr entwickelt wurde, was dazu führen könnte, dass keine wirksame Methode zur Bekämpfung von antibiotikaresistenten Infektionen mehr zur Verfügung steht.
Verbindungen, die als antimikrobielle Peptide (AMPs) bekannt sind, werden seit einem Jahrhundert untersucht. Sie werden sowohl von Bakterien als auch von Säugetieren, einschließlich des Menschen, produziert. AMPs sollen den Körper vor den schädlichen Auswirkungen von Krankheitserregern schützen. AMPs zeichnen sich dadurch aus, dass Bakterien nur sehr langsam eine Resistenz gegen sie entwickeln. Unter den Tausenden von Peptiden, die entdeckt wurden, konnte jedoch noch kein einziges gefunden werden, das herkömmlichen Antibiotika bei der Behandlung bakterieller Infektionen überlegen ist.
Das ungenutzte Potenzial von AMPs hat das Interesse von Forschern der Universität Warschau und der Medizinischen Universität Danzig geweckt, die HydrAMP entwickelt haben — ein neues KI-Modell, das auf Variations-Autoencodern basiert.
HydrAMP ist in der Lage, durch die Kombination von Wissen über bekannte Sequenzen und deren Aktivität Hunderte von neuen Sequenzen zu generieren, was die Chancen, besonders wirksame Peptide zu finden, deutlich erhöht. HydrAMP kann auch bestehende Peptide verbessern, indem es Änderungen an ihrer Sequenz vornimmt. So kann es zum Beispiel die antimikrobielle Aktivität eines Peptids erhöhen, das nicht ausreichend wirksam war.
Arkadiusz Słomczyński