NVIDIA-gestütztes Startup SandboxAQ beschleunigt Medikamentenentwicklung mit KI

SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – SandboxAQ, ein von NVIDIA unterstütztes KI-Startup, das aus Googles Mutterkonzern Alphabet hervorgegangen ist, hat kürzlich eine umfangreiche Datensammlung veröffentlicht, die die Entdeckung neuer medizinischer Behandlungen beschleunigen soll.

SandboxAQ hat sich das Ziel gesetzt, die Medikamentenentwicklung durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu revolutionieren. Das Unternehmen, das aus Alphabet’s Google hervorgegangen ist und von NVIDIA unterstützt wird, hat eine große Menge an Daten veröffentlicht, die Wissenschaftlern helfen sollen, besser zu verstehen, wie Medikamente an Proteine binden. Diese Daten sollen es ermöglichen, vorherzusagen, ob ein Medikament an sein Ziel im menschlichen Körper binden wird, ein entscheidender Schritt in der Medikamentenentwicklung. Obwohl die Daten durch reale wissenschaftliche Experimente gestützt werden, stammen sie nicht aus einem Labor. Stattdessen hat SandboxAQ die Daten mithilfe von NVIDIA-Chips generiert und plant, sie in KI-Modelle einzuspeisen. Diese Modelle sollen es Wissenschaftlern ermöglichen, schnell vorherzusagen, ob ein kleines Molekül an das Protein bindet, das Forscher ins Visier genommen haben. Dies ist ein entscheidender Aspekt, der geklärt werden muss, bevor ein Medikamentenkandidat weiterentwickelt werden kann. Die Methode von SandboxAQ kombiniert traditionelle wissenschaftliche Rechenmethoden mit Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz. In vielen Bereichen verfügen Wissenschaftler seit langem über 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. SandboxAQ hat daher bestehende experimentelle Daten genutzt, 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 Protein bindet, das Forscher anvisieren, und das in einem Bruchteil der Zeit, die es manuell benötigen würde, bei gleichbleibender Genauigkeit. SandboxAQ wird für seine eigenen mit diesen Daten entwickelten KI-Modelle Geld verlangen, in der Hoffnung, dass diese Ergebnisse liefern, die mit Laborexperimenten vergleichbar sind, jedoch virtuell. Nadia Harhen, General Manager für KI-Simulation bei SandboxAQ, erklärte gegenüber Reuters, dass dies ein langjähriges Problem in der Biologie sei, das die Branche zu lösen versucht. Alle diese rechnerisch generierten Strukturen sind mit experimentellen Daten verknüpft, sodass man beim Training von Modellen die synthetischen Daten auf eine Weise nutzen kann, die bisher nicht möglich war.

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