Internationales KI-Projekt entwickelt antivirale Wirkstoffe

Das Deutsche Zentrum für Infektionsforschung (DZIF) und das japanische Institut für Mikrobielle Chemie (IMC) wollen gemeinsam mit der australischen Firma Qubigen, die sich auf KI-gestützte Wirkstoffentwicklung spezialisiert hat, neue antivirale Medikamente entwickeln. Dabei werden komplementäre Beiträge aus den Bereichen antivirale Forschung, computergestütztes Design und translationale Arzneimittelentwicklung vereint. Das Projekt stützt sich unter anderem auf relevante antivirale Daten, die im Rahmen des gemeinsamen Projekts „Nukleosid-Booster“ des DZIF und der internationalen, gemeinnützigen Forschungs- und Entwicklungs­organisation DNDi (Drugs for Neglected Diseases Initiative) bereitgestellt werden. Im Nukleosid-Booster-Projekt identifizieren DZIF-Wissenschaftler des Universitätsklinikums Heidelberg und anderer DZIF-Mitgliedseinrichtungen gemeinsam mit DNDi chemische Verbindungen mit einem breiten antiviralen Wirkungsspektrum.

Eine Schlüsselkomponente des Projekts ist „Federated AI for Drug Design“ (FedAIDD), eine KI-Trainingsplattform von Qubigen. Sie wurde entwickelt, um ein sicheres Lernen der KI über verteilte Datensätze hinweg zu ermöglichen und dabei den Datenschutz sowie die Grenzen des geistigen Eigentums zu wahren. Die Plattform vereint proprietäre und öffentliche Datenquellen in einem kollaborativen Rahmen und unterstützt so die Generierung neuer Molekülkandidaten, ohne dass die teilnehmenden Organisationen ihre zugrunde liegenden sensiblen Daten offenlegen müssen. Das Ziel dieser Initiative ist die Generierung neuartiger niedermolekularer Wirkstoffkandidaten mit verbesserter antiviraler Aktivität, günstigerer synthetischer Machbarkeit und verbesserten arzneimittelähnlichen Eigenschaften. Dabei sollen Entwicklungszeiten verkürzt und die Wirkstoffforschung der nächsten Generation durch sichere, kooperative KI-Technologien vorangetrieben werden. Mögliche Wege für die weitere Entwicklung und Vermarktung mit einem Industriepartner werden ebenfalls geprüft.

„Die Kooperation mit Qubigen ermöglicht die Nutzung unserer im Rahmen des Nukleosid-Booster-Projektes gewonnenen Daten, um KI-Modelle virtuell auf hochsensiblen Datensätzen zu trainieren, ohne dass die Daten dafür ihren Ursprungsort verlassen oder offengelegt werden müssen“, sagt die DZIF-Wissenschaftlerin PD Dr. Nadine Biedenkopf von der Universität Marburg, die die Zusammenarbeit zwischen dem DZIF und Qubigen koordiniert. „Indem wir Erkenntnisse aus dezentralen, globalen Netzwerken sicher zusammenführen, schaffen wir eine wegweisende Grundlage für die Entwicklung zukünftiger Arzneimittel.“

Die Idee, künstliche Intelligenz dezentral auf den hochsensiblen Daten konkurrierender Pharmaunternehmen zu trainieren (Coopetition), hat sich zu einem der wichtigsten Trends in der modernen Arzneimittelforschung entwickelt. Projekte wie MELLODDY (Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery) konnten zeigen, dass ein kollaborativ trainiertes KI-Modell eine höhere Prognosegenauigkeit entwickelte als die rein internen KI-Modelle jeder einzelnen beteiligten Pharmafirma. Die Firma Qubigen ergänzt das verteilte KI-Training mit physikbasierten Molekularsimulationen – ein Verfahren, das den Entwicklungsprozess beschleunigen soll.

Ein zentraler Vorteil des dezentralen KI-Trainings gegenüber dem cloudbasierten zentralen Training ist der Schutz der Forschungsdaten der beteiligten Firmen. So können beispielsweise auch konkurrierende Firmen ihre wertvollen, teils existenziell wichtigen Daten in das KI-Training einbringen, ohne Cyberspionage oder Datenabflüsse fürchten zu müssen.