SandboxAQ beschleunigt Medikamentenentwicklung mit KI-generierten Daten

SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Entdeckung neuer medizinischer Behandlungen könnte durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) erheblich beschleunigt werden. SandboxAQ, ein von NVIDIA unterstütztes Startup, hat kürzlich eine umfangreiche Datensammlung veröffentlicht, die Wissenschaftlern helfen soll, die Bindung von Medikamenten an Proteine besser zu verstehen.

SandboxAQ, ein innovatives Startup, das aus Alphabets Google hervorgegangen ist und von NVIDIA unterstützt wird, hat kürzlich eine bedeutende Datensammlung veröffentlicht, die die Entdeckung neuer medizinischer Behandlungen beschleunigen soll. Diese Daten sollen Wissenschaftlern helfen, vorherzusagen, ob ein Medikament an sein Ziel im menschlichen Körper binden wird. Dies ist ein entscheidender Schritt, bevor ein Medikamentenkandidat weiterentwickelt werden kann.

Obwohl die Daten durch reale wissenschaftliche Experimente gestützt werden, stammen sie nicht direkt aus einem Labor. Stattdessen hat SandboxAQ, das fast eine Milliarde US-Dollar an Risikokapital gesammelt hat, die Daten mithilfe von NVIDIAs Chips generiert. Diese synthetischen Daten sollen in KI-Modelle eingespeist werden, die Wissenschaftler nutzen können, um schnell vorherzusagen, ob ein kleines Molekül an das Protein bindet, das Forscher ins Visier genommen haben.

Die Methode kombiniert traditionelle wissenschaftliche Rechenverfahren mit Fortschritten in der KI. In vielen Bereichen haben Wissenschaftler seit langem Gleichungen, die präzise vorhersagen können, wie sich Atome zu Molekülen verbinden. Doch selbst für relativ kleine dreidimensionale pharmazeutische Moleküle werden die möglichen Kombinationen zu umfangreich, um sie manuell zu berechnen, selbst mit den schnellsten Computern von heute.

SandboxAQs Ansatz bestand darin, bestehende experimentelle Daten zu nutzen, um etwa 5,2 Millionen neue, „synthetische“ dreidimensionale Moleküle zu berechnen – Moleküle, die in der realen Welt noch nicht beobachtet wurden, aber mit Gleichungen basierend auf realen Daten berechnet wurden. Diese synthetischen Daten, die SandboxAQ öffentlich zugänglich macht, können verwendet werden, um KI-Modelle zu trainieren, die vorhersagen können, ob ein neues Medikamentenmolekül wahrscheinlich an das Zielprotein bindet.

Das Unternehmen wird für seine eigenen mit den Daten entwickelten KI-Modelle Geld verlangen, in der Hoffnung, dass diese Ergebnisse liefern, die mit Laborversuchen konkurrieren können, jedoch virtuell. „Dies ist ein langjähriges Problem in der Biologie, das wir alle als Branche zu lösen versuchen“, sagte Nadia Harhen, General Manager für KI-Simulation bei SandboxAQ.

Die Veröffentlichung dieser Daten könnte die Medikamentenentwicklung revolutionieren, indem sie die Zeit und die Kosten für die Forschung erheblich reduziert. Durch die Nutzung synthetischer Daten wird es möglich, die Bindungseigenschaften von Molekülen schneller und effizienter zu analysieren, was letztendlich zu schnelleren Durchbrüchen in der medizinischen Forschung führen könnte.

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