DFKI-Konsortium kombiniert KI und biologische Testverfahren zur Beschleunigung der Antibiotikaentwicklung

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) koordiniert das Forschungsprojekt „OptimAIze„, das KI-Verfahren mit biologischen Testmethoden verbindet, um neue Antibiotikakandidaten effizienter zu finden und weiterzuentwickeln. Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt fördert das Vorhaben im Rahmen der Förderrichtlinie „Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Wirkstoffforschung“.

Hintergrund ist die globale Bedrohung durch Antibiotikaresistenzen, die jährlich mit Millionen Todesfällen in Verbindung stehen. Die Entwicklung neuer Wirkstoffe gilt als ökonomisch risikoreich, weil viele Kandidaten bereits in frühen Phasen wegen Nebenwirkungen oder mangelnder Wirksamkeit ausscheiden.

Projektkoordinatorin Prof. Verena Wolf betont, dass rein datengetriebene KI-Modelle an Grenzen stoßen, sobald wenige oder unausgewogene Daten vorliegen. „OptimAIze“ setzt deshalb auf die Kombination aus KI und mechanistischem Fachwissen, um Vorhersagen zu Wirksamkeit und Toxizität von Molekülen nachvollziehbarer zu machen.

Kern des Projekts ist ein iterativer Lernkreislauf: KI-Modelle werten Zytotoxizitätsdaten aus, schlagen neue Wirkstoffvarianten vor, die experimentell getestet werden, und verbessern sich anhand der Ergebnisse kontinuierlich.

Am Konsortium beteiligt sind die Universität des Saarlandes, das Helmholtz-Institut für Pharmazeutische Forschung Saarland sowie das Unternehmen smartbax. Die entwickelten Algorithmen sollen als Open Source veröffentlicht werden.