Innovation

Wissenschaftler*innen nutzen maschinelles Lernen zum Entdecken neuer Medikamente

Am 25 Oktober, 2019

Gute Nachrichten meds

Maschinelles Lernen kann Strukturen in den kompliziertesten Daten erkennen. Wissenschafter*innen zeigen, wie Algorithmen mit Hilfe von Mikroskopaufnahmen existierender Medikamente wiederum neue Medikamente entdecken können.

In einer neuen Studie zeigt ein Team aus US-amerikanischen und kanadischen Wissenschaftler*innen, wie maschinelles Lernen zum Entdecken neuer epigenetischer Medikamente genutzt werden kann. Gegenüber ScienceDaily sagte der Chefautor Alexey Tersikikh, Ph. D., dass, Forscher*innen für das Finden von möglichen Kandidaten für Medikamententests mit den gewünschten epigenetischen Effekten Methoden brauchen, um mehrere hunderttausende mögliche Verbindungen zu untersuchen.“ Die neue Studie liefere genau eine solche Methode auf Basis von mikroskopischen Aufnahmen, so der Wissenschaftler weiters.

Epigenetik (epi, altgriechisch: „dazu“) befasst sich mit der chemischen Zusammensetzung der DNA und welche chemischen Eigenschaften die Aktivität eines Gens beeinflussen. Der epigenetische Zustand einer Zelle beeinflusst, wie die Zelle auf ihre eigenen Gene zugreifen kann. Jede Veränderung der Zelle, die nicht auf Mutation klassischer Vererbung beruht, ist damit Teil der Epigenetik. Daher auch der Name: Epigenetik ist der Spezialbereich der Biologie, der sich mit allen Veränderungen der Zelle über die klassische Vererbung hinaus beschäftigt.

Der epigenetische Zustand kann auf Umweltfaktoren, allen voran Medikamente reagieren. An der Stelle liegt das medizinische Interesse: Verschiedene Medikamente, die epigenetische Eigenschaften beeinflussen, werden in der Behandlung von Krebs eingesetzt. Die Suche nach neuen epigenetischen Medikamenten war bisher aber vor allem eins: zeitaufwendig. Die Beobachtung im Mikroskop ermöglicht keinen schnellen Datendurchlauf.

Das bisherige Problem der langwierigen Arbeit soll mit Hilfe von maschinellem Lernen gelöst werden: maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, bei der ein statistisches Modell mit Daten gefüttert wird, aus den Daten Muster erkennt, so Strukturen „lernt“ und die wiederum verallgemeinert. Maschinelles Lernen ist die Basis für Sprach- und Texterkennung, aber zum Beispiel auch für selbstfahrende Autos.

Wissenschaftler*innen haben maschinelles Lernen beispielsweise auch schon für das Vorhersagen bisher unbekannter chemischer Verbindungen genutzt. Einen ähnlichen Ansatz verfolgen die Studienautor*innen rund um Alexey Tersikikh: Sie trainierten einen Algorithmus darauf, mit Hilfe von mikroskopischen Aufnahmen 220 bekannter epigenetischen Medikamente anhand der chemischen Verbindung die Wirkung zu erkennen. Die Wissenschaftler*innen versprechen sich von ihrer Methode beispielsweise neue Medikamente für die Behandlung von Gehirnkrebs.

Bildrechte via Sharon McCutcheon on Unsplash

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