KI und maschinelles Lernen bieten Potenzial für die Bekämpfung von Infektionskrankheiten

Nov 24, 2023

Quelle: Getty Images

Von Mark Melchionna

26. Juli 2023 – Eine neue Studie beschreibt, dass trotz der anhaltenden Bedrohung der öffentlichen Gesundheit durch Infektionskrankheiten die Fähigkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zur Bewältigung dieses Problems beitragen und einen Rahmen für zukünftige Pandemien bieten können.

Unabhängig von Forschung und biologischen Fortschritten bleiben Infektionskrankheiten ein Problem. Um dem Konflikt Herr zu werden, werden häufig Therapien und Diagnostik eingesetzt. Oftmals bieten Ansätze der synthetischen Biologie eine Plattform für Innovationen. Untersuchungen haben ergeben, dass die synthetische Biologie häufig in zwei Entwicklungskategorien unterteilt wird: quantitative biologische Hypothesen und Daten aus Experimenten sowie das Verständnis von Faktoren wie Nukleinsäuren und Peptiden, die die Kontrolle der Biologie ermöglichen.

Untersuchungen zufolge haben Fortschritte in der KI diese Faktoren berücksichtigt. Angesichts der Komplexität der Biologie und der Infektionskrankheiten besteht ein hohes Potenzial. Daher untersuchten Forscher, wie die Beziehung zwischen KI und synthetischer Biologie Infektionskrankheiten bekämpfen kann.

In der Übersicht wurden drei Einsatzmöglichkeiten von KI bei Infektionskrankheiten beschrieben: Entdeckung von Antiinfektiva, Infektionsbiologie und Diagnostik.

Obwohl bereits verschiedene Antiinfektiva vorhanden sind, übertrifft die Resistenz gegen Medikamente oft deren Wirksamkeit. KI und ML können eine große Rolle bei der Entwicklung neuer Medikamente spielen, indem sie Datenbanken für kleine Moleküle durchsuchen und gleichzeitig Trainingsmodelle verwenden, um neue Medikamente zu definieren oder bestehende Medikamente anzuwenden.

Die Komplikationen der Infektionsbiologie sind umfangreich und größtenteils auf die Aktivität bakterieller, eukaryontischer und viraler Krankheitserreger zurückzuführen. Diese Faktoren können die Reaktionen des Wirts und damit den Infektionsverlauf beeinflussen.

ML-Modelle können jedoch Nukleinsäure, Protein und andere Variablen analysieren, um die Aspekte von Wirt-Pathogen-Interaktionen und Immunantworten zu bestimmen. Untersuchungen zeigen auch, dass sie Gene und Interaktionen zwischen Proteinen definieren können, die mit Veränderungen der Wirtszelle, der Vorhersage der Immunogenität und anderen Aktivitäten in Zusammenhang stehen.

Auch die Optimierung der Genexpression und Antigenvorhersage hat die Entwicklung von Impfstoffen und Arzneimitteln durch überwachte Modelle unterstützt.

KI und ML haben Anwendungen in der Diagnostik. Wie frühere Fälle gezeigt haben, spielt die Geschwindigkeit der Erkennung von Infektionskrankheiten eine große Rolle bei der Ausbreitung. Durch KI und ML können Forscher jedoch Infektionen erkennen und Arzneimittelresistenzen vorhersehen. Dies liegt vor allem an seiner Fähigkeit, Elemente gut zu programmieren und wesentliche Informationen aus biomolekularen Netzwerken hervorzuheben.

Unabhängig von den Chancen und Herausforderungen, die diese Methoden mit sich bringen, sind sie für die Zukunft der Behandlung von Infektionskrankheiten von entscheidender Bedeutung. Da die Entwicklung der KI voranschreitet, ist es wichtig, ein breites Spektrum an Datensätzen zu berücksichtigen, um Verzerrungen zu vermeiden.

Verschiedene Forschungsanstrengungen haben auch die Fähigkeiten der KI aufgezeigt und gezeigt, wie sie die Gesundheitsversorgung voranbringen kann.

Die Forschung vom April 2022 umfasste beispielsweise die Erstellung eines KI-Modells, das kontrastfreie CT-Bilder des Abdomens verwendet, um Faktoren im Zusammenhang mit der Gesundheit der Bauchspeicheldrüse zu analysieren und das Risiko für Typ-2-Diabetes zu bestimmen.

Anhand von Hunderten von Bildern und verschiedenen Messungen definierten die Forscher die Faktoren, die mit Diabetes zusammenhängen. Durch konsistente und genaue Ergebnisse konnten Forscher feststellen, dass diese Analyse ein wirksamer Ansatz zur Erkennung von Diabetes ist.

„Diese Studie ist ein Schritt in Richtung eines breiteren Einsatzes automatisierter Methoden zur Bewältigung klinischer Herausforderungen“, sagten die Studienautoren Ronald M. Summers, MD, PhD, und Hima Tallam, eine MD und Doktorandin, in einer Pressemitteilung. „Es könnte auch in zukünftige Arbeiten einfließen, die den Grund für Veränderungen der Bauchspeicheldrüse untersuchen, die bei Patienten mit Diabetes auftreten.“

Forschungsbemühungen wie diese sind wichtige Beispiele dafür, wie KI weiterhin eine Rolle im Gesundheitswesen spielt.