Antibiotika mit ChatGPT schneller entdecken
Dr. César de la Fuente und sein Team setzen im Kampf gegen antimikrobielle Resistenzen neue Werkzeuge ein.
„Es ist erstaunlich, wie wenig wir wissen und wie viel es noch zu entdecken gibt. Ich versuche, jungen Menschen das zu vermitteln und ihnen klarzumachen, dass ihnen die Zukunft gehört. Wir verstehen kaum etwas von der Welt. Das ist spannend, denn genau dabei kann die Wissenschaft helfen.“ – Dr. César de la Fuente
„Werkzeuge wie ChatGPT helfen uns, wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen. Für einen Wissenschaftler wie mich ist das ein echtes Experimentierfeld.“
Ein wachsendes Problem
Die moderne Medizin ist auf wirksame Antibiotika angewiesen. Sie helfen uns, uns von alltäglichen Erkrankungen, Operationen, Geburten und vielem mehr zu erholen. Doch es gibt ein wachsendes Problem: Die Bakterien, gegen die Antibiotika wirken, sind widerstandsfähig. Je häufiger wir Antibiotika gegen sie einsetzen, desto mehr Gelegenheiten bieten sich resistenten Stämmen, sich durchzusetzen. Dieses Phänomen wird als antimikrobielle Resistenz (AMR) bezeichnet. Jedes Jahr stehen rund 5 Millionen Todesfälle mit bakterieller AMR in Verbindung. Bis 2050 dürfte sich diese Zahl verdoppeln.
Neue Antibiotika sind für die Bekämpfung von AMR unverzichtbar. Doch die herkömmliche Methode ist zeitaufwendig und von Versuch und Irrtum geprägt: Forschende suchen in der Natur, in Böden, Pflanzen und anderem organischen Material nach aktiven Molekülen. Werkzeuge wie ChatGPT und Codex ermöglichen Dr. César de la Fuente und seinem Team einen neuen, schnelleren Ansatz, um neue Moleküle für den Kampf gegen AMR zu finden. „Wir erledigen alles mit digitaler Geschwindigkeit“, sagt er.
„Oft trinke ich nur eine Tasse Kaffee, und mein Team hat bereits jede Menge neue Moleküle entdeckt, die das nächste Antibiotikum sein könnten.“
„Unser Labor nimmt risikoreiche Projekte in Angriff. Wenn sie gelingen, sind die Ergebnisse beeindruckend.“
– Marcelo Der Torossian Torres
„Codex ist ein hervorragender Copilot. Wenn ich etwas implementieren möchte, kann Codex es in Sekundenschnelle ausgeben. Das spart mir Zeit und ermöglicht mir, mich anderen Aufgaben zu widmen.“
– Erik Hartman
„Als Experimentalwissenschaftlerin ist es für mich ein großer Schritt, einen Algorithmus zu entwickeln. Mit Codex kann ich ein Skript schreiben und sicherstellen, dass meine Daten bei jedem Experiment auf die gleiche Weise dargestellt werden.“
– Angela Cesaro
Biologie als Code betrachten
Einer der großen Durchbrüche des de la Fuente Lab besteht darin, dieses Problem als Informationsproblem zu betrachten: DNA, der Baustein des Lebens, ist nichts anderes als Code. Werkzeuge wie ChatGPT helfen dem Team, Algorithmen zu entwickeln, die die komplexen Systeme unserer Welt schnell durchsuchen und neue Antibiotikakandidaten innerhalb von Stunden statt Jahren finden können.
„Wir können neue antibiotische Moleküle jetzt innerhalb weniger Stunden statt in fünf oder sechs Jahren entdecken.“
„Mit Codex kann jetzt auch jemand programmieren, der noch nie zuvor programmiert hat und die Sprache der Informatik nicht versteht.“
– Dr. César de la Fuente
Angela stellt im Nasslabor Moleküle für anschließende Tests her.
ChatGPT ist zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Arbeitsabläufe im de la Fuente Lab geworden. „Es ist zum gemeinsamen Gehirn des Labors geworden. Es weiß, wie die einzelnen Teammitglieder über Wissenschaft denken, weil wir dort viele unserer Ideen einbringen“, sagt Dr. de la Fuente. „Es erfasst unsere Denkweise sehr gut: wie wir Ideen entwickeln, unseren Einfallsreichtum und das, was wir als Menschen einbringen.“
Codex hat Barrieren zwischen den Teammitgliedern abgebaut, zu denen klassische Forschende ebenso gehören wie Fachleute für Computerbiologie und Machine Learning Engineering. „Menschen, die vor fünf Jahren einen Computer höchstens zur Datenanalyse verwendet hätten, können jetzt computerbiologisch arbeiten. Sie können Algorithmen schreiben, um Muster in ihren Daten zu erkennen, oder ihre Ergebnisse auf eine Weise visualisieren, die zuvor unmöglich war.“
„Unser Labor ist sehr vielfältig: Bei uns arbeiten Fachleute aus Chemie, Biologie und Informatik. Wir haben so viele Talente, die in unterschiedlichen Bereichen arbeiten.“
– Jianing Bai
Eine Visualisierung der Molekülstrukturen, die das de la Fuente Lab in großem Maßstab durchsucht.
„KI kann Wissen aus verschiedenen Disziplinen miteinander verbinden. Das hilft uns, bessere Fragen zu stellen und bessere Methoden zur Lösung wirklich schwieriger Probleme zu entwickeln.“
– Tianang Leng
„Ich würde meine Aufgabe nicht erfüllen, wenn wir nicht versuchen würden, gewaltige Probleme anzugehen.“
Die Zukunft der Antibiotika
Die Verbindung von menschlichem Einfallsreichtum und maschineller Intelligenz eröffnet der Medizin vielversprechende neue Wege. „Noch vor wenigen Jahren war ich pessimistisch, ob wir im Wettlauf zwischen AMR und der Fähigkeit der Menschheit, neue Moleküle zu entwickeln, mithalten können“, sagt er. „Doch einige der Systeme, die wir in letzter Zeit mit Werkzeugen wie ChatGPT entwickelt haben, geben mir heute viel mehr Hoffnung, als ich erwartet hatte.“ Für Dr. de la Fuente dient alles, was er tut, einem einzigen Ziel: Leiden zu lindern und Leben zu retten. „Mein ganzes Leben lang habe ich auf Werkzeuge gewartet, die uns ermöglichen, das zu tun, was wir heute tun.“
„Wir haben festgestellt, dass viele der von uns entdeckten Moleküle tatsächlich heutige Krankheitserreger abtöten können.“
– Dr. César de la Fuente
„Stell dir ein am Computer entwickeltes Molekül vor, das Leben retten kann. Ich glaube, Forschende leben für die Momente, in denen sie etwas entdecken, das noch niemand zuvor entdeckt hat.“