Die Debatte über Tierversuche und deren Reduzierung in der Forschung nimmt immer mehr Fahrt auf. Eine bahnbrechende Entwicklung kommt von Wissenschaftler:innen der Goethe-Universität und der Philipps-Universität Marburg, die eine innovative KI namens genESOM ins Leben gerufen haben. Diese künstliche Intelligenz könnte in der pharmakologischen Forschung dazu beitragen, die Zahl der benötigten Versuchstiere erheblich zu verringern.
Mit genESOM können laut den ersten Ergebnissen zwischen 30 und 50 Prozent weniger Tiere bei der Testung neuer Wirkstoffe eingesetzt werden. Diese KI ist darauf trainiert, Strukturen aus kleinen Datensätzen zu lernen und neue Datenpunkte zu generieren, die die im Labor gesammelten Informationen nachahmen. Dabei wurde die KI mit Daten einer bereits veröffentlichten Studie am Fraunhofer ITMP geschult und nutzt ein Netzwerk von Tausenden künstlichen Neuronen. Prof. Jörn Lötsch und Prof. Alfred Ultsch sind die Köpfe hinter dieser Entwicklung, die zwei wesentliche Fortschritte aufweist: die Generierung neuer Datenpunkte sowie eine integrierte Fehlerüberwachung, die verhindert, dass Rauschen und Zufallsvariationen fälschlicherweise Ergebnisse beeinflussen.
Eine vielversprechende Praxiserprobung
In einem Praxistest mit einem reduzierten Datensatz, der auf einem Multiplen Sklerose-Modell basierte, konnte genESOM die ursprünglichen Behandlungseffekte überzeugend wiederherstellen. Der Wettbewerb war hart, denn alternative KI-Methoden und komplexe neuronale Netzwerke konnten in diesen Tests nicht die gleichen Erfolge erzielen. Dies verdeutlicht, wie wertvoll genESOM nicht nur für die Reduzierung von Tierversuchen ist, sondern auch für die Erhaltung der wissenschaftlichen Validität. Allerdings sei anzumerken, dass die Anzahl der Versuchstiere nicht beliebig reduziert werden kann, da genESOM nur aus realen Tierexperimenten lernen kann.
Parallel zu diesen Entwicklungen ist der Trend klar: Tierversuche werden zunehmend durch alternative, tierversuchsfreie Methoden ersetzt. Das geht aus dem „Kompass 2025“ hervor, der über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Forschung berichtet. So helfen moderne KI-Systeme beispielsweise dabei, giftige chemische Verbindungen zu erkennen und Analysen selbstständig durchzuführen. Der Einsatz von künstlich erzeugten organähnlichen Strukturen in Zellkulturen ist ebenfalls auf dem Vormarsch.
Die Zukunft der Tierversuche
Das Thema wird auch in verschiedenen Formaten behandelt, etwa im Podcast „Fabeln, Fell & Fakten“, der die Rolle der KI in der Biologie beleuchtet. Besondere Aufmerksamkeit erhält die KI AlphaFold von Googles DeepMind, die das Rätsel der Proteinstrukturen gelöst hat und somit wichtige Fortschritte im Proteindesign und der Vorhersage von Eigenschaften ermöglicht. Prof. Thomas Hartung von der Johns Hopkins University gibt zu verstehen, dass möglicherweise gesetzlich vorgeschriebene Tierversuche bei Giftigkeitsprüfungen durch solche Technologien ersetzt werden könnten. So wird die Rolle der Computersimulationen immer gewichtiger, auch in der Hirnforschung, wo sie neue Einblicke liefern.
Die Kombination aus lebenden Nervenzellen und Computersimulationen hat bereits zu bahnbrechenden Erkenntnissen geführt, wie etwa der Entdeckung des Prinzips der Dendritischen Konstanz. Angesichts dieser Entwicklungen wird deutlich, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz nicht nur ein wichtiger Schritt zur Reduzierung von Tierversuchen ist, sondern auch die gesamte Forschungslandschaft verändern könnte.
Es bleibt abzuwarten, wie schnell sich diese innovativen Ansätze durchsetzen und welche Auswirkungen sie auf die Zukunft der pharmakologischen Forschung haben werden. Das Engagement der Wissenschaftler:innen, die mit Technologien wie genESOM arbeiten, kombiniert mit den modernen Trends der tierversuchsfreien Methoden, lässt jedoch auf eine positive Wende im Umgang mit Tieren in der Forschung hoffen.