Forschende der Goethe-Universität und der Philipps-Universität Marburg haben mit der Entwicklung einer neuen künstlichen Intelligenz (KI) namens genESOM einen bedeutenden Fortschritt in der Reduzierung von Tierversuchen in der pharmakologischen Forschung erzielt. Diese innovative KI wurde gezielt darauf trainiert, bestehende Daten von Tierversuchen zu analysieren und daraus neue, simulierte Datenpunkte zu generieren, die die Eigenschaften der experimentell erhobenen Daten nachahmen. Laut den Forschern könnte genESOM dazu beitragen, die Zahl der benötigten Versuchstiere bei der Erprobung neuer Wirkstoffe um 30 bis 50 Prozent zu senken.
Tierversuche sind unerlässlich für die frühe Phase der Arzneimittelentwicklung, um die Wirksamkeit neuer Medikamente zu testen. Die Entwickler der KI, Prof. Jörn Lötsch und Prof. Alfred Ultsch, erklären, dass genESOM auf einem Netzwerk aus Tausenden künstlicher Neuronen basiert, was es ermöglicht, ein größeres Volumen an experimentellen Daten zu generieren und so die Versuchsbedingungen praktisch zu erweitern. Die KI basiert auf Daten einer präklinischen Studie zum Multiplen Sklerose-Modell, in der ursprünglich 26 Mäuse in drei Behandlungsgruppen aufgeteilt wurden.
Effizienzsteigerung durch künstliche Intelligenz
Die Implementierung von genESOM zeigt vielversprechende Ergebnisse: Nach der Reduzierung des Datensatzes auf 18 Tiere, verschwanden alle Behandlungseffekte. GenESOM war jedoch in der Lage, diese Effekte wiederherzustellen, ohne falsche positive Befunde zu erzeugen, während alternative KI-Methoden, wie komplexe „deep-learning“-Netzwerke, in diesem Test versagten. Dies zeigt, dass die Wissenschaftler nicht nur die Anzahl der Versuchstiere verringern, sondern auch die wissenschaftliche Validität der Ergebnisse bewahren können.
Allerdings betonen die Forscher, dass genESOM lediglich aus Daten lernen kann, die bereits in realen Tierversuchen gesammelt wurden. Daher kann die Anzahl der Tierversuche nicht unbegrenzt reduziert werden. Das Projekt erhielt wichtige Fördermittel von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), was die Relevanz und das Potenzial dieser Technologie unterstreicht.
Alternativen und Zukunftsperspektiven
Parallel zur Entwicklung von genESOM gewinnen tierversuchsfreie Methoden zunehmend an Bedeutung. Insbesondere in der Krebs- und Pharmakologie-Forschung werden künstlich erzeugte organähnliche Strukturen in Zellkulturen sowie computerbasierte Simulationen eingesetzt, um Tierversuche zu vermindern oder sogar zu ersetzen. Zum Beispiel hat das KI-Programm AlphaFold von Googles DeepMind das Rätsel der Proteinstrukturen gelöst und ermöglicht nun gezielte Designs von Proteinen sowie Vorhersagen ihrer Eigenschaften.
Ein Computer-Programm gelang es sogar, die Giftigkeit von etwa 10.000 chemischen Stoffen auf Basis von Daten der Europäischen Chemikalienagentur (ECHA) vorherzusagen. Laut tierversuche-verstehen.de spricht Prof. Thomas Hartung von der Johns Hopkins University darüber, dass gesetzlich vorgeschriebene Tierversuche im Bereich der Giftigkeitsprüfungen möglicherweise bald Geschichte sein könnten.
Die Kombination aus lebenden Nervenzellen in Reagenzgläsern und Computersimulationen hat bereits zur Entdeckung neuer wissenschaftlicher Prinzipien in der Hirnforschung beigetragen. Dr. Hermann Cuntz und seine Kollegen untersuchen, wie sich Nervenzellen von schädigenden Reizen erholen. Diese Entwicklungen zeigen, dass die Forschung an der Schnittstelle von Biologie und Technik vielversprechende Ansätze zur Reduzierung von Tierversuchen bietet.