Wissenschaftler nutzen KI, um Medikamente zu entdecken, die “Zombiezellen” abtöten und altersbedingte Krankheiten bekämpfen

Forscherinnen und Forscher haben ein effektives KI-Programm zur schnellen Drogenerkennung entwickelt, das Zombiezellen innerhalb von Minuten tötet. Um wirksam zu sein, müssen senolytische Medikamente seneszente Zellen, die auch als “Zombie”-Zellen bekannt sind, zerstören. Diese Zellen funktionieren im Stoffwechsel, können sich aber nicht vermehren, da ihre DNA geschädigt ist.

Aber der Einsatz von KI in der “Arzneimittelentdeckung” hat eine neue, produktivere und kostengünstigere Möglichkeit geschaffen, mögliche Medikamente zu finden. Künstliche Intelligenz hat sich auf fast alle Lebensbereiche ausgewirkt, darunter Medizin, Wirtschaft und andere. In letzter Zeit haben einige Forscherinnen und Forscher beachtliche Erfolge auf dem Gebiet der Erkennung von Medikamenten erzielt, um die richtige und potenzielle Medikation zu erkennen.

Eine Forschergruppe hat mit einem KI-basierten Modell experimentiert, um eine kostengünstige, nützliche und einfache Methode für diese Studie zu finden. Die Studie hat eine nützliche Wirkung von senolytischen Medikamenten gefunden, die helfen können, den Alterungsprozess zu verlangsamen und altersbedingte Krankheiten beim Menschen zu reduzieren. Sie hat drei vielversprechende Arten dieses speziellen Medikaments gefunden, die helfen können.

Was sind senolytische Medikamente?

Senolytische Droge wird für Medikamente verwendet, die seneszente Zellen (auch Zombiezellen genannt) aus dem Körper entfernen. Zombiezellen sind Zellen, die sich aufgrund von Problemen wie DNA-Schäden nicht mehr selbst replizieren. Es ist ein Vorteil für das menschliche Leben, dass sich diese Zellen nicht selbst replizieren.

Diese Zellen sollten entfernt werden, da sie gesundheitliche Probleme verursachen können. Seneszente Zellen verursachen Osteoarthritis, Lungenfibrose, Krebs und Typ-2-Diabetes. Aus diesem Grund werden senolytische und ähnliche Medikamente eingesetzt, um das kranke Gewebe zu beseitigen.

Was haben Forscher/innen mit einem KI-Modell zur Drogenerkennung erreicht?

Vanessa Smer-Barreto hat einen Artikel geschrieben
Artikel
die Ergebnisse der Forschung an der Universität von Edinburgh hervor. Laut diesem Artikel haben die Forscher ein KI-Modell für die Drogenerkennung entwickelt. Sie haben Details über alle bekannten senolytischen und nicht-senolytischen Medikamente eingefügt. Der Zweck dieser
Studie
ist es, zu überprüfen, ob ihr Programm funktioniert, um zwischen diesen Drogen zu unterscheiden oder nicht.

Das KI-basierte Programm arbeitete erfolgreich und fand den Unterschied zwischen diesen Drogenkategorien. Sie hat neue medizinische Auswertungen vorhergesagt, da Forscher jetzt Ergebnisse auf der Grundlage von KI erhalten können, anstatt Tausende von Dollar in ihre Experimente zu investieren.

Vanessa: “Die Entdeckung von Senolytika und ihre Verwendung bei verschiedenen Krankheiten wird den Forschern neue Türen öffnen, um kosteneffiziente Methoden zur Heilung dieser Krankheiten zu finden, aber es wird mehr als 20 Jahre und Milliarden von Dollar dauern, bis solche Forschungen abgeschlossen sind”.

Forscher machen solche Experimente an Mäusen in ihren Laboren und fanden heraus, dass senolytische Medikamente viel effektiver sind, um Zombiezellen zu eliminieren. Aber es braucht viel mehr Geld, fortschrittliche Versuchsanordnungen und Gefahren für Menschenleben, um solche Experimente an ihnen durchzuführen. Deshalb haben Forscher/innen KI-basierte Modelle für ihre Experimente eingesetzt.

Heißt das, dass KI Menschen von Krankheiten heilen kann?

Das heißt aber nicht, dass KI Menschen bei der Behandlung von Krebs und anderen Krankheiten helfen kann. Aber es ist ein großer Schritt in Richtung Innovation im medizinischen Bereich, da Forscherinnen und Forscher nun ihre gewünschten Ergebnisse erhalten können, ohne viel Zeit und Geld zu investieren. In einer neueren Arbeit haben Forscherinnen und Forscher mit einem KI-basierten Modell Versuche mit 4340 Molekülen durchgeführt, indem sie es mit den betreffenden Details fütterten.

Das KI-Programm bewertete all diese Moleküle und zeigte 21 senolytische Wirkstofftypen aus den Kategorien Periplocin und Oleandrin. Ist das nicht viel schneller als das manuelle Experimentieren? Smer behauptete, dass es mehr als 50.000 Pfund und Wochen oder Monate gebraucht hätte, um dieses Experiment durchzuführen. Das bedeutet, dass KI den Forschern bei der Entdeckung von Medikamenten geholfen und Experimente einfach, schnell und kostengünstig gemacht hat.

Forscherinnen und Forscher brauchen fortschrittliche Maschinen und Versuchsinstrumente, um die Arbeit in ihren Laboren manuell durchzuführen. Außerdem müssen sie proaktiv Vorkehrungen für die Sicherheit der Person treffen, an der die Experimente durchgeführt werden sollen.

Auswirkungen der KI auf andere medizinische Bereiche

Decrypt hat festgestellt, dass Forscher/innen mit KI-Modellen zusammenarbeiten, um Ergebnisse aus ihren Experimenten zu erhalten. Forscher haben ein KI-basiertes Programm namens Ankh entwickelt, um die Kommunikation zwischen den Proteinen zu erkennen. Diese Forscherinnen und Forscher haben einen Artikel veröffentlicht, in dem sie erklären, was sie entwickelt haben und was ihr Programm über die Ergebnisse ihrer Experimente herausgefunden hat.

Ein bekanntes KI-Unternehmen namens Stability AI hat
enthüllt.
dass ihr Team an einer Technologie arbeitet, die auf einem KI-Algorithmus basiert, um das Verhalten von Proteinen zu untersuchen und sie richtig zu verstehen. Er zeigt, wie sich die Welt auf diese sich ständig verändernde Technologie für medizinische Experimente zubewegt.

Fazit

Wir kommen zu dem Schluss, dass KI-basierte Programme nicht nur zur Drogenerkennung eingesetzt werden. Aber Forscher nutzen sie auch für andere Zwecke in der Medizin. Die jüngste Entwicklung beim Nachweis senolytischer Medikamente hat den Forschern neue Türen geöffnet. Es wird jetzt von Wissenschaftlern an verschiedenen Universitäten in Laboren an Lungengewebe verwendet. In den kommenden Jahren könnten solche Programme in Ganzkörperexperimente eingebunden werden.