Einsatz von KI-Agenten: Wie kann die Entwicklung neuer Arzneimittel von der schrittweisen Problemlösung abrücken und die kognitiven Blindflecken überwinden? | Die neuesten Nachrichten
Welche Veränderungen bringt die Einbindung von KI in den gesamten Prozess der Neuentwicklung von Arzneimitteln?
„Für AstraZeneca ist die KI nicht mehr nur ein einzelnes Werkzeug für die Arzneimittelentdeckung. Wir entwickeln eine Forschungs- und Entwicklungs-Kultur mit dem Ansatz „KI zuerst“. Wir hoffen, dass der gesamte Forschungs- und Entwicklungs-Prozess von der KI tiefgreifend unterstützt wird, von der frühen Arzneimittelentdeckung bis zur späten klinischen Umsetzung.“ Am 21. März sagte He Jing, Globaler Senior-Vizepräsident von AstraZeneca und Leiter der Globalen Forschung und Entwicklung in China, in einem Interview mit der Medien.
Am 20. März unterzeichnete AstraZeneca mit der Tsinghua-Universität ein Hochschul-Forschungs-Kooperationsabkommen und kündigte die Gründung des „Joint Research Center for AI-Driven Drug Discovery zwischen der Tsinghua-Universität (Institute for AI Industry Research) und AstraZeneca“ an. Laut Angaben ist dieses Joint Research Center das erste wichtige Umsetzungsprojekt im Rahmen der strategischen Kooperation zwischen den beiden Parteien.
In den letzten Jahren hat die KI in der Arzneimittelentdeckung (AIDD) bereits großes Potenzial gezeigt. Die bisherigen Umsetzungsprojekte konzentrierten sich jedoch mehr auf die Molekülgenerierung und die Strukturoptimierung. In Zukunft wird es zu einem wichtigen Anliegen der Branche, neue Zielstrukturen mit der KI zu entdecken und zu validieren, die Krankheitsmechanismen präzise aufzulösen, die Erfolgsquote klinischer Studien zu erhöhen und die wissenschaftliche Unsicherheit bei der Neuentwicklung von Arzneimitteln zu verringern.
„Die KI bringt nicht nur eine technologische Iteration, sondern eine Umgestaltung des Paradigmas der wissenschaftlichen Entdeckung.“ Professorin Lan Yanyan vom Institute for AI Industry Research der Tsinghua-Universität (im Folgenden Tsinghua AIR) weist darauf hin, dass die KI drei aufeinanderfolgende Ebenen von wesentlichen Veränderungen für die Arzneimittelentwicklung bringt.
Zunächst ist die direkteste Veränderung der Sprung in der Effizienz. Nehmen wir als Beispiel Januar dieses Jahres. Das Team von Tsinghua AIR veröffentlichte in der Zeitschrift „Science“ eine Plattform für die virtuelles Hochdurchsatz-Screening von Arzneimitteln namens DrugCLIP. Die Screening-Geschwindigkeit dieser Plattform hat im Vergleich zu herkömmlichen Arzneimittelmethoden eine Millionfache Steigerung erreicht und ermöglicht auch das virtuelle Screening von Arzneimitteln auf der Ebene des menschlichen Genoms. Dadurch können die Menschen systematischer einen riesigen chemischen Raum mit einer Größenordnung von 10^60 erkunden. Nachdem die KI schnell eine riesige Menge an Vor-Screenings abgeschlossen hat, können die Forscher ihre Ressourcen auf die Entwicklung der Kandidatenmoleküle in der Datenbank nach der Fein-Screening konzentrieren.
Zweitens ist die Veränderung des Pfads der wissenschaftlichen Entdeckung, von der „Hypothesen-getriebenen“ Methode der menschlichen Wissenschaftler hin zur „Daten-getriebenen“ Methode der KI. Im herkömmlichen Modell hängt die Forschung und Entwicklung stark davon ab, dass Spitzenwissenschaftler Hypothesen innerhalb des bestehenden Wissensrahmens aufstellen und dann Jahre darauf verwenden, sie zu validieren. Dies ist unweigerlich durch die „Erkenntnisblindheit“ beschränkt. Das neue Daten-getriebene Paradigma kann multimodale Massendaten wie Literatur, Wissensgraphen und Ergebnisse von Nass- und Trockenexperimenten integrieren und automatisch grundlegende Hypothesen aufspüren und aufstellen. Die Fähigkeit der KI, die Zusammenhänge komplexer Dinge zu entdecken und zu verstehen, bringt neue Chancen für hochkomplexe Aufgaben wie die Neuentwicklung von Arzneimitteln.
Drittens, „Die Entwicklung von KI-Agenten treibt die Transformation des wissenschaftlichen Forschungsparadigmas derzeit an die Spitze.“ Die herkömmliche Arzneimittelentwicklung verläuft normalerweise linear. Dabei ist es für die Forscher schwierig, vorauszusehen, welche Kettenspiele die aktuelle Einzelentscheidung in der Zukunft haben wird. Dies führt direkt zu einer Akkumulation von Fehlern und einer hohen Misserfolgsrate bei der Neuentwicklung von Arzneimitteln.
„Agenten können verschiedene KI-Module hochgradig integrieren und tiefgreifend mit Menschen zusammenarbeiten.“ Lan Yanyan weist darauf hin. „Noch wichtiger ist, dass sie bei der Entscheidungsfindung die Sammlung von Front-End-Evidenzen, die Generierung von Mittel-End-Hypothesen und die Simulation zukünftiger Ergebnisse im Back-End in den aktuellen Entscheidungs-Ring einbeziehen können. Sie lösen nicht nur Einzelschritte, sondern treffen globale, systemische Entscheidungen. Für das äußerst komplexe System der Lebenswissenschaften wird die Einführung von Agenten qualitative Veränderungen bringen.“
Die Einbindung von „KI-Wissenschaftlern“ in die klinische Entwicklung ist ein unvermeidlicher Trend. Es gibt jedoch immer noch viele technische Herausforderungen zu bewältigen, wie die Fähigkeit der Logikschluss über längere Distanzen für das Modell zu verleihen und wie die äußerst komplexen Aufgaben präzise geplant werden können. Um diese technischen Herausforderungen zu lösen und sie in sichtbaren Wert umzuwandeln, sind reale Branchen-Szenarien und hochwertige Daten erforderlich.
„AstraZeneca verfügt über eine globale Plattform für die medizinische Forschung und Entwicklung sowie die Fähigkeit zur klinischen Umsetzung. Tsinghua AIR hat die Spitzen-KI-Algorithmus-Fähigkeiten und das Talent-Potenzial. Diese Kombination kann die Spitzen-Technologieplattform aus China von Anfang an an die globalen Forschungs- und Entwicklungsstandards und die realen Bedürfnisse anpassen, die Umsetzung von wissenschaftlichen Entdeckungen in die Arzneimittelentwicklung beschleunigen, sodass mehr chinesische Forschungsergebnisse schneller in die globale Forschungs- und Entwicklungs-Pipeline eingehen und in innovative, entwicklungsfähige Projekte umgewandelt werden können.“ He Jing weist darauf hin.
Demzufolge wird das Joint Research Center für die KI-gestützte Arzneimittelentwicklung sich auf die KI-gestützte Molekülforschung, die Translationsmedizin und die klinische Entwicklungsinnovation konzentrieren und die Umsetzung der Forschungsergebnisse in die Klinik und die Anwendung beschleunigen.