Schnellere Medikamentenentwicklung dank Algorithmus und Roboter

(Bild: Carnegie Mellon University)

Wissenschaftler_innen der Carnegie Mellon University (CMU) in Pennsylvania haben ein robotisches System entwickelt, das den Prozess der Medikamentenentwicklung schneller, günstiger und effizienter machen soll.

Bei der Entwicklung von Medikamenten müssen verschiedene Experimente gewählt werden, um den Einfluss auf die anvisierten Proteine zu ermitteln. Das bedeutet, dass man Medikamente immer und immer wieder testet. Bei der entsprechenden Studie gab es zum Beispiel 96 Medikamente und 96 Zellen, also 9.216 mögliche Experimente. Bevor man mit den Experimenten beginnt, müssen also notwendigerweise auf Basis von Hypothesen diejenigen ausgewählt werden, die am meisten Erfolg versprechen – andernfalls würde man viel zu lange brauchen.

Dafür müssen allerdings zunächst Hypothesen erstellt werden und genau hier kommt das robotische System zum Einsatz. Während erster Tests wählt die Maschine ein paar Experimente aus, die von Robotern und automatisierten Mikroskopen ausgeführt werden. Mit jeder Testrunde lernt das System mehr über die Medikamente, die Zellen und wie sie miteinander interagieren. Die dabei gesammelten Daten werden auch verwendet, um die jeweils folgenden Experimente auszuwählen.

Letztendlich hatte die Maschine nach 30 Durchläufen 2.697 Experimente aus den 9.216 möglichen gewählt. Dem Forschungsteam um Armaghan Naik zufolge hat das technische System also mithilfe von lediglich 29 Prozent der durchführbaren Experimente erlernt, „ein zu 92 Prozent akkurates Model dafür erstellen zu können, wie die 96 Medikamente die 96 Zellen beeinflussen.“

Das Paper zu der Studie findet ihr hier. Das folgende Video zeigt den Versuch, zu visualisieren, wie die Maschine Runde für Runde die Tests wählt.

Tags :Quellen:(Bild: Carnegie Mellon University)Via:Mariella Moon, Engadget.com

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