NEW YORK / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Vorhersage der Genaktivität durch Künstliche Intelligenz (KI) markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Biologie. Forscher der Columbia University haben ein KI-Modell entwickelt, das die komplexen Prozesse der Genexpression entschlüsseln kann. Diese Entwicklung könnte nicht nur unser Verständnis von genetischen Krankheiten wie Krebs erweitern, sondern auch den Weg für zellspezifische Gentherapien ebnen.
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Die jüngsten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz haben das Potenzial, die Biologie grundlegend zu verändern. Ein Team von Wissenschaftlern der Columbia University hat ein KI-Modell entwickelt, das die Genregulation in Zellen vorhersagen kann. Dieses Modell, bekannt als General Expression Transformer (GET), könnte unser Verständnis von genetischen Krankheiten erheblich erweitern und neue Wege für die Behandlung von Krankheiten wie Krebs eröffnen.
GET nutzt einen ähnlichen Ansatz wie das bekannte Sprachmodell ChatGPT, jedoch mit einem Fokus auf die Genexpression. Während ChatGPT die Struktur und Grammatik der menschlichen Sprache erlernt, hat GET die Regeln der Genregulation erfasst. Diese Fähigkeit, Gene wie Schalter ein- oder auszuschalten, könnte entscheidend sein, um zu verstehen, wie Zellen auf molekularer Ebene funktionieren.
Die Bedeutung dieser Entwicklung liegt in ihrer potenziellen Anwendung auf zellspezifische Gentherapien. Durch die genaue Vorhersage, welche Gene in bestimmten Zelltypen aktiv sind, könnten Therapien entwickelt werden, die gezielt auf die betroffenen Zellen abzielen, ohne gesunde Zellen zu beeinträchtigen. Dies könnte insbesondere bei der Behandlung von genetischen Mutationen, die Krankheiten verursachen, von großem Nutzen sein.
Ein weiterer Aspekt dieser Forschung ist die Möglichkeit, die Ursprungszelle einer Krankheit zu identifizieren. Wenn bekannt ist, welche Gene in verschiedenen Zellen ein- oder ausgeschaltet sind, kann die Quelle einer Krankheit präziser bestimmt werden. Dies könnte die Entwicklung von Therapien beschleunigen und die Erfolgsquote von Behandlungen erhöhen.
Die Forscher haben GET mit Daten von über 1,3 Millionen Zellen trainiert, die 213 verschiedene Zelltypen abdecken. Diese umfassende Datenbasis ermöglicht es dem Modell, genaue Vorhersagen über die Genexpression in verschiedenen Zelltypen zu treffen. Diese Fähigkeit könnte auch dazu beitragen, die Auswirkungen von Mutationen besser zu verstehen, die bei der Entstehung von Krankheiten eine Rolle spielen.
Die Anwendung von KI in der Biologie ist ein aufstrebendes Feld, das in den kommenden Jahren weiter an Bedeutung gewinnen wird. Die Möglichkeit, die Genregulation vorherzusagen, könnte nicht nur die Forschung beschleunigen, sondern auch die Entwicklung neuer Therapien revolutionieren. Experten sind sich einig, dass dies ein bedeutender Schritt in Richtung einer prädiktiven Biologie ist, die es ermöglicht, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und gezielt zu behandeln.
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