Künstliche Intelligenz könnte die Entwicklung neuer Antibiotika revolutionieren. Denn die Algorithmen können riesige Datenmengen auswerten, Muster erkennen, die für Menschen kaum sichtbar sind, und so potenziell wirksame Wirkstoffe in Tagen statt in Jahren identifizieren. Deswegen nutzen immer mehr Forscherinnen und Forscher KI-Modelle für ihre Forschung.
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So auch das Team um César de la Fuente von der University of Pennsylvania in den USA. Die Forscherinnen und Forscher füttern KI-Modelle mit Daten zu Molekülen, die Bakterien schädigen können, und zu solchen, die wirkungslos bleiben. Die KI lernt daraus, welche Strukturen antibakteriell wirken, und entwirft selbstständig neue, vielversprechende Moleküle. Laut de la Fuente habe das trainierte Modell bereits 50.000 Peptide – kurze Eiweißketten – entworfen, von denen Dutzende im Labor tatsächlich Bakterien abtöten konnten. Zwei davon erwiesen sich in Tierversuchen als wirksam gegen hochresistente Keime.
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Entwicklung neuer Antibiotika dauert normalerweise Jahre
Der Vorteil: Wo früher Monate oder Jahre vergingen, lassen sich heute innerhalb weniger Tage neue Kandidaten entdecken und im Labor nachbauen. Normalerweise ist die Entwicklung eines neuen Antibiotikums ein aufwendiger und langwieriger Prozess, der oft zehn bis fünfzehn Jahre in Anspruch nehmen kann. Denn: Zunächst müssen potenzielle Wirkstoffe in der Natur oder im Labor gefunden und auf ihre antibakterielle Wirkung getestet werden. Anschließend folgen umfassende Laborversuche, in denen die Substanzen an Bakterien getestet werden, bevor Tierversuche und schließlich klinische Studien am Menschen beginnen. Jeder dieser Schritte kostet Zeit, Geld und birgt Risiken: Viele potenzielle Medikamente scheitern schon in frühen Phasen, weil sie unwirksam sind oder Nebenwirkungen haben.
In den vergangenen Jahrzehnten haben sich deshalb viele große Pharmaunternehmen aus der Antibiotikaforschung zurückgezogen. Die Kosten für Forschung und Entwicklung sind hoch, der wirtschaftliche Ertrag vergleichsweise gering – chronisch einzunehmende Medikamente oder Impfstoffe versprechen weitaus höhere Gewinne.
Zeit drängt: Immer mehr Bakterien sind resistent gegen Antibiotika
Dabei drängt die Zeit: Immer mehr Bakterien werden resistent gegen verabreichte Antibiotika. Weltweit sterben nach Schätzungen der Weltgesundheitsorganisation (WHO) jährlich mehr als eine Million Menschen, weil gängige Medikamente nicht mehr wirken. Bis zur Mitte des Jahrhunderts könnte diese Zahl drastisch ansteigen, ergab die Studie weiter.
Dass Bakterien Resistenzen entwickeln, ist jedoch kein neues Phänomen – es gehört zu ihrer Biologie. Sie können ihr Erbgut anpassen oder resistente Gene auf andere Bakterien übertragen. Doch der Mensch hat diesen Prozess beschleunigt. Jahrzehntelanger, teils sorgloser, Einsatz von Antibiotika in der Medizin und in der Massentierhaltung hat dazu geführt, dass immer mehr Bakterien gegen diese Wirkstoffe unempfindlich werden.
Besonders gefährlich sind sogenannte multiresistente Keime – Bakterien, die gegen gleich mehrere Antibiotika immun sind. Dazu zählen etwa MRSA (Methicillin-resistenter Staphylococcus aureus), resistente Tuberkulose-Erreger oder die „Nightmare Bacteria“ aus der Gruppe der Enterobacter, wie etwa E. coli und Klebsiella: Sie können Resistenzen besonders leicht weitergeben. Gegen diese Erreger bleiben oft nur noch wenige Medikamente wirksam, im schlimmsten Fall gar keines mehr.
Noch sind die KI-entdeckten Antibiotika im Anfangsstadium
Genau hier könnte Künstliche Intelligenz den entscheidenden Unterschied machen. Maschinelles Lernen und generative Modelle können Muster erkennen, die für den Menschen kaum sichtbar sind – und Millionen von Daten in kürzester Zeit analysieren. Dadurch lässt sich der gesamte Prozess – vom Entwurf eines potenziellen Wirkstoffs bis zum ersten Laborversuch – drastisch verkürzen. De la Fuente schätzt, dass dies in „ein bis zwei Wochen“ möglich sei.
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Noch sind alle KI-entdeckten Antibiotika allerdings in frühen Entwicklungsstadien. Kein einziges wurde bisher am Menschen getestet. Die Forscherinnen und Forscher mahnen außerdem zur Vorsicht: Viele KI-gefundenen Moleküle lassen sich in der Praxis schwer herstellen oder sind chemisch instabil. Manche sind zudem zu teuer, andere zu aufwendig für die industrielle Produktion. Und selbst wenn ein potenzieller Kandidat im Labor Bakterien abtötet, ist der Weg durch Tierversuche, klinische Studien und Zulassungsverfahren noch lang.
