LONDON / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die jüngsten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir wissenschaftliche Probleme angehen, grundlegend zu verändern. Ein bemerkenswertes Beispiel dafür ist die Zusammenarbeit zwischen Forschern des Imperial College London und einem KI-Tool von Google, das in nur zwei Tagen eine Lösung für ein Problem fand, an dem Wissenschaftler ein Jahrzehnt gearbeitet hatten.
Die Bedrohung durch antibiotikaresistente Superbugs ist eine der größten Herausforderungen für die globale Gesundheit. Jährlich sterben Millionen Menschen an Infektionen, die durch resistente Mikroben verursacht werden. Die Forschung zur Bekämpfung dieser Bedrohung ist komplex und zeitaufwendig, wie das Beispiel von José Penadés und seinem Team am Imperial College London zeigt. Sie verbrachten zehn Jahre damit, die Mechanismen zu entschlüsseln, durch die bestimmte Superbugs Resistenzen entwickeln.
In einem bemerkenswerten Experiment wandten sich die Forscher an ein KI-Tool von Google, das als ‘Co-Wissenschaftler’ konzipiert ist. Innerhalb von nur zwei Tagen lieferte die KI eine Antwort, die mit den noch unveröffentlichten Ergebnissen der Forscher übereinstimmte. Diese Geschwindigkeit und Präzision überraschte die Wissenschaftler, die daraufhin Google kontaktierten, um sicherzustellen, dass keine unbefugten Zugriffe auf ihre Daten erfolgt waren.
Die Ergebnisse der Forscher wurden auf dem Preprint-Server bioRxiv veröffentlicht und zeigen, dass KI in der Lage ist, vorhandene Daten zu synthetisieren und die relevantesten Fragen und experimentellen Designs zu identifizieren. Tiago Dias da Costa, Mitautor der Studie, betonte, dass diese Technologie das Potenzial hat, die Forschung erheblich zu beschleunigen, indem sie ‘Sackgassen’ vermeidet und den Fortschritt in einem außergewöhnlichen Tempo ermöglicht.
Antimikrobielle Resistenz (AMR) entsteht, wenn Mikroben wie Bakterien, Viren und Pilze Resistenzen gegen Antibiotika entwickeln. Dies stellt eine stille Pandemie dar, die durch den übermäßigen Einsatz von Antibiotika in Medizin und Landwirtschaft weiter verschärft wird. Laut einem Bericht der Centers for Disease Control and Prevention (CDC) aus dem Jahr 2019 starben weltweit mindestens 1,27 Millionen Menschen an den Folgen von AMR, davon 35.000 in den USA.
Die Forscher am Imperial College konzentrierten sich auf eine spezielle Art von Superbugs, die als kapsidbildende phageninduzierte chromosomale Inseln (cf-PICIs) bekannt sind. Sie vermuteten, dass diese Viren ihre Fähigkeit zur Infektion verschiedener Bakterienarten durch den Austausch von Schwanzstrukturen mit anderen Viren erlangen. Diese Hypothese wurde durch Experimente bestätigt und stellt einen bedeutenden Fortschritt im Verständnis des horizontalen Gentransfers dar.
Obwohl die Nutzung von KI in der Wissenschaft vielversprechend ist, bleibt sie umstritten. Eine wachsende Zahl von KI-gestützten Forschungsarbeiten hat sich als nicht reproduzierbar oder sogar betrügerisch erwiesen. Um diese Probleme zu minimieren und die Vorteile der KI zu maximieren, schlagen Wissenschaftler Werkzeuge zur Erkennung von KI-Fehlverhalten vor und etablieren ethische Rahmenwerke zur Bewertung der Genauigkeit von Forschungsergebnissen.
Die Integration von KI in die wissenschaftliche Forschung könnte die Art und Weise, wie wir komplexe Probleme angehen, revolutionieren. Während die Experimente weiterhin notwendig bleiben, könnte die KI den Prozess der Hypothesenbildung erheblich beschleunigen und so wertvolle Zeit und Ressourcen sparen. Dies könnte letztlich zu schnelleren Durchbrüchen in der Bekämpfung von Superbugs und anderen globalen Gesundheitsbedrohungen führen.
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