KI revolutioniert die Forschung zu Antibiotikaresistenz

LONDON / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Künstliche Intelligenz von Google hat in der medizinischen Forschung einen bemerkenswerten Durchbruch erzielt. Während Wissenschaftler über ein Jahrzehnt damit verbrachten, die Mechanismen hinter der Antibiotikaresistenz von Superbugs zu entschlüsseln, gelang es der KI, diese Herausforderung in nur zwei Tagen zu meistern.

Die Bedrohung durch antibiotikaresistente Superbugs stellt eine der größten Herausforderungen für die moderne Medizin dar. Jährlich sterben Millionen Menschen weltweit an Infektionen, die durch resistente Bakterien verursacht werden. Forscher am Imperial College London, unter der Leitung von José Penadés, haben über zehn Jahre daran gearbeitet, die Mechanismen zu verstehen, die es diesen Superbugs ermöglichen, sich gegen Antibiotika zu wehren. Doch die Antwort, die sie suchten, kam schließlich aus einer unerwarteten Quelle: der Künstlichen Intelligenz von Google.

Die Forscher stellten der KI eine präzise Frage zu den Mechanismen der Antibiotikaresistenz. Innerhalb von nur zwei Tagen lieferte die KI eine Antwort, die mit den noch unveröffentlichten Ergebnissen der Forscher übereinstimmte. Diese Geschwindigkeit und Präzision überraschte das Team, das sofort Kontakt zu Google aufnahm, um sicherzustellen, dass keine unautorisierten Zugriffe auf ihre Daten stattgefunden hatten. Google bestätigte, dass dies nicht der Fall war.

Die Ergebnisse der Forscher wurden am 19. Februar auf dem Preprint-Server bioRxiv veröffentlicht, wo sie nun auf die Begutachtung durch Fachkollegen warten. Tiago Dias da Costa, Mitautor der Studie, betonte die potenziellen Vorteile der KI in der Forschung: „Wenn das System so funktioniert, wie wir hoffen, könnte es die Forschung revolutionieren, indem es uns hilft, unwichtige Ansätze auszuschließen und uns auf die vielversprechendsten Experimente zu konzentrieren.“

Antimikrobielle Resistenz (AMR) entsteht, wenn Mikroben wie Bakterien, Viren und Pilze Resistenzen gegen Antibiotika entwickeln. Dies wird durch den übermäßigen Einsatz von Antibiotika in der Medizin und Landwirtschaft beschleunigt. 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, darunter 35.000 in den USA.

Die Forscher am Imperial College untersuchten eine bestimmte Art von Superbug, die sogenannten capsid-forming phage-inducible chromosomal islands (cf-PICIs). Sie vermuteten, dass diese Viren ihre Fähigkeit, verschiedene Bakterienarten zu infizieren, durch den Austausch von genetischem Material mit anderen Viren erlangen. Diese Hypothese wurde durch Experimente bestätigt und stellt einen bedeutenden Fortschritt im Verständnis der horizontalen Genübertragung dar.

Obwohl die KI die Hypothese der Forscher bestätigte, betonten diese, dass die Durchführung von Experimenten weiterhin unerlässlich bleibt. Die KI könnte jedoch den Prozess der Hypothesenbildung erheblich beschleunigen und so wertvolle Zeit sparen.

Die Nutzung von KI in der Wissenschaft ist nicht unumstritten. Es gibt Bedenken hinsichtlich der Reproduzierbarkeit von KI-gestützten Forschungsergebnissen und der Möglichkeit von Fehlverhalten. Um diese Probleme zu minimieren, entwickeln Wissenschaftler Werkzeuge zur Erkennung von KI-Missbrauch und etablieren ethische Rahmenwerke zur Bewertung der Genauigkeit von Forschungsergebnissen.

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