JKU Linz

Forscher prüfen Stoffe auf Wirksamkeit gegen Corona-Virus

Forscher der Johannes Kepler Universität (JKU) erstellten mittels künstlicher Intelligenz eine frei zugängliche Datenbank mit 30.000 "vielversprechenden Molekülen". Diese soll bei der Entwicklung von Medikamenten helfen.

LINZ. „Auf Basis unserer Erfahrung mit dem Einsatz von Künstlichen Intelligenzen in der Entwicklung von Pharmawirkstoffen haben wir eine Künstliche Intelligenz mit der Suche nach vielversprechenden Wirkstoffansätzen gegen das neue Corona-Virus programmiert“, so Günter Klambauer vom Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz.  

30.000 "vielversprechende Moleküle" identifiziert

Das Programm habe sich in den vergangenen Tagen durch eine Milliarde Moleküle gearbeitet und eine Datenbank mit den erfolgversprechendsten 30.000 Wirkstoffen erstellt. Ziel sei es, eine entsprechende Vorarbeit zu leisten, um möglichst rasch ein Medikament gegen CoV-2 zu erhalten.

"Im Kampf gegen das Corona-Virus stellen wir diese so gewonnen Daten international und frei zur Verfügung. Es ist uns ein dringendes Anliegen, mit unserem Wissen jene zu unterstützen, die an Medikamenten und Wirkstoffen arbeiten", so Klambauer.

Kurzinterview mit Günter Klambauer

Ist die Arbeit an der Datenbank von Ihrer Seite nun abgeschlossen oder laufen noch weitere Tests und Kategorisierungen?

Günter Klambauer: Nein, wir arbeiten an der Verbesserung der KI, also an einer methodischen Verbesserung. Sobald wir diese gefunden haben, werden wir die Liste der Wirkstoffe aktualisieren. Da Wissenschaftler auf der ganzen Welt momentan sehr gut Daten und Wissen teilen, kann die KI
wahrscheinlich auch sehr bald mit neuen Daten gefüttert werden, was auch zu einer Verbesserung führen würde.

Gibt es schon Intersse von Firmen oder anderen Instituten an Ihren  Erkenntnissen?
Ja, die Forschungsergebnisse sind auf reges Interesse von anderen Wissenschaftlern gestoßen. Wir sind von vielen Gruppen kontaktiert wurden und es bildet sich gerade auch eine europäische Initiative, die die Computermethoden mit weiteren Tests validieren möchte. Wir wissen aber nicht, ob schon jemand angefangen hat die Moleküle zu testen.

Wird in Ihrem Institut aktuell noch in weiteren Projekten in Zusammenhang mit dem Corona-Virus geforscht?
Ja, wir haben auch noch ein weiteres Projekt, in dem mit KI-Methoden Antikörper-Repertoires von Menschen analysiert werden. Mit einer recht neuen Biotechnologie kann man die Antikörper, die ein Mensch besitzt, sichtbar machen. Diese widerspiegeln natürlich auch alle Krankheiten, die dieser Mensch im Laufe seines Lebens durchlaufen hat. Man kann mit unserer KI-Methoden diese Antikörper-Repertoires durchsehen nach denen suchen, die sich gegen das Corona-Virus gebildet haben. Das wiederum ermöglicht neue Therapie-Möglichkeiten.

Wie könnte KI im Zusammenhang mit der Forschung am Corona-Virus oder oder in ähnlichen Szenarien Ihrer Meinung nach noch hilfreich eingesetzt werden?
Da gibt es sehr viele Szenarien. Momentan denkt man darüber nach, KIs einzusetzen um die Infektions-Wege zu rekonstruieren. Ich finde nicht, dass das zielführend ist und es verletzt auch Datenschutz und Privatsphäre. Außerdem würde es nicht viel helfen die Infektionswege zu
rekonstruieren, weil die Menschen bis dahin sowieso schon zum Großteil angesteckt worden sind.

Ich würde die KIs eben auf der molekularbiologischen und medizinischen Ebene einsetzen um bessere Therapien und Diagnose-Methoden zu finden. Außerdem kann man KIs einsetzen um die Erkrankten den Intensiv- und normalen Betten zuzuteilen, um die Kapazitäten besser auszunützen.
Gerade wenn unsere Betten-Kapazitäten an die Grenzen kommen, kann hier eine gute KI die Rettung sein.

Zuletzt glaube ich noch, dass KI-Methoden helfen können die epidemiologischen, also die Ausbreitungsmodelle, zu verbessern. Diese werden oft mit recht einfachen Zahlenreihen (Erkrankten pro Tag) gefüttert und sehr einfache Modelle angepasst. Man sollte hier noch viel mehr relevante Daten erheben und in komplexere Modelle füttern. Dann können die Vorhersagen auch genauer werden.