Mit künstlicher Intelligenz gegen Bakterien
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Resistente Bakterien zählen laut der Weltgesundheitsorganisation (WHO) zu den größten Bedrohungen. Aufgrund der geringen Lukrativität forscht kaum ein Pharmaunternehmen an resistenzbrechenden Antibiotika. Künstliche Intelligenz kann die Forschungsarbeit verringern und neue Arzneistoffe identifizieren. Wie gut das funktionieren kann, zeigt ein aktuelles Beispiel aus den USA und Kanada.
Resistente Bakterienstämme stellen die Menschheit zunehmend vor immer größere Probleme. Besonders nosokomiale Keime kosten jedes Jahr hunderttausende Leben. Einer der gefährlichsten Erreger weltweit ist nach Einschätzung der WHO Acinetobacter baumannii, der besonders bei immunsupprimierten Menschen zu Lungenentzündungen, Wundinfektionen und in seltenen Fällen auch zu Meningitiden führen kann.
Die Suche nach neuen Wirkstoffen erweist sich als schwierig, denn die Forschung ist aufwendig und kostenintensiv. Moderne Methoden wie künstliche Intelligenz (KI) können helfen, die Forschungsarbeit effizienter zu gestalten und Ressourcen besser zu nutzen. Forscher aus den USA und Kanada konnten KI nun erfolgreich zur Entwicklung eines Antibiotikums gegen A. baumannii einsetzen. Ein trainierter Deep-Learning-Algorithmus konnte Leitstrukturen prognostizieren, die sehr spezifisch gegen den Problemkeim wirken. Als Resultat wurde ein Schmalspektrum-Antibiotikum mit dem Namen Abaucin entwickelt.
Abaucin konnte in ersten In-vitro-Tests seine Wirksamkeit eindrucksvoll beweisen. Das Antibiotikum zeigte eine Aktivität gegen 41 isolierte A.-baumannii-Stämme und konnte sowohl intrinsische als auch erworbene Resistenzen durchbrechen. Im murinen Wundinfektionsmodell konnte das Wachstum des Problemkeims ebenfalls unterdrückt werden.1
Weitere Untersuchungen sind nötig, um die Wirksamkeit, Überlegenheit und Sicherheit von Abaucin darzulegen. Dennoch zeigt die Studie, wie effektiv die neue Technologie auch im pharmazeutisch-medizinischen Bereich eingesetzt werden könnte, um die Forschung der dringend benötigten Medikamente voranzutreiben.
1 G Liu, DB Catacutan et al. Deep learning-guided discovery of an antibiotic targeting Acinetobacter baumannii. DOI: 10.1038/s41589-023-01349-8
