Modernste KI-Programme sind bereits in der Lage, die Entwicklung von Medikamenten zu unterstützen. Allerdings stößt die KI bei neuen Proteinen bzw. bei innovativen Medikamenten an ihre Grenzen, wie Forscher der Universität Basel jetzt herausfanden.
Proteine bzw. die Entschlüsselung ihrer dreidimensionalen Strukturen sind von zentraler Bedeutung bei der Medikamentenentwicklung. Mit der Einführung von KI-Modellen wie AlphaFold oder RosettaFold wurde der bis dato sehr aufwendige Prozess revolutioniert: Es war nun möglich, die Faltung von Aminosäuren zu einer dreidimensionalen Struktur zu errechnen. Die neuesten KI-Tools können sogar berechnen, wie das fragliche Protein mit einem anderen Molekül z.B. ein Wirkstoffmolekül interagiert – und das mit scheinbar hoher Erfolgsquote. Doch können diese KI-Modelle anhand der Trainingsdaten wirklich die physikalisch-chemischen Grundlagen lernen und korrekt anwenden? Eher nicht, selbst die modernsten KI-Modelle verstehen nicht wirklich, warum ein Medikament an ein Protein bindet. Sie erkennen nur Muster, die sie schon einmal gesehen haben. Unbekannte Proteine waren für die KI-Tools besonders schwierig, wenn sie keine Ähnlichkeit zu den Trainingsdatensätzen aufwiesen.
Literatur: Masters MR et al. Nat Commun 2025;16: 8854. https://doi.org/10.1038/s41467-025-63947-5
Quelle: Medienmitteilung Universität Basel
