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40.000 neue Giftstoffe
Die KI und das Gift – ein Weckruf für die Forschergemeinde
40.000 potenzielle chemische Kampfstoffe, tödlicher als VX, berechnete innerhalb von nur sechs Stunden eine auf Maschinenlernen basierende Pharma-Software, die eigentlich neue Moleküle für Therapieanwendungen finden soll. Die Veröffentlichung auf einer Konferenz des Schweizer Bundesamtes für Bevölkerungsschutz und ein Fachartikel in „Nature Machine Intelligence“ sei ein Weckruf an Forschende und Verantwortliche in der Politik, sagen die Autoren.
„40.000 Giftstoffe in nur sechs Stunden“, „Giftiger als VX“, „Neues Nowitschok aus dem Computer“ „Künstliche Intelligenz entwirft Bauplan für Chemische Kampfstoffe“ – als Anfang März der Artikel „Dual use of artificial-intelligence-powered drug discovery“ im Fachmagazin „Nature Machine Intelligence“ erschien, überschlugen sich binnen kurzer Zeit die Schlagzeilen.
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Einen „Weckruf für die Kollegen in der ,AI in drug discovery‘-Gemeinschaft“ habe man damit starten wollen, schrieben die Autoren des Artikels, Fabio Urbina und Sean Erkins vom US-amerikanischen Pharma-Software-Entwickler Collaborations Pharmaceuticals, Filippa Lentzos vom „Department of War Studies and Department of Global Health & Social Medicine“ am King’s College London und Cédric Invernizzi, Chef der ABC-Rüstungskontrolle des „Labor Spiez“. Letzteres ist das Schweizer Institut für ABC-Schutz (Schutz vor Atomaren, Biologischen und Chemischen Gefahren) und gehört zum Schweizer Bundesamt für Bevölkerungsschutz.
Das Labor Spiez hatte sich an die Pharma-Softwareprogrammierer gewandt, mit der Bitte, zu überprüfen, inwieweit die mittlerweile weit verbreiteten auf Künstlicher Intelligenz und Maschinenlernen basierenden Anwendungen zur Entwicklung neuer pharmazeutischer Wirkstoffe auch missbraucht werden könnten, um etwa neue chemische Waffen zu entwickeln.
MegaSyn heißt dabei das Tool von Collaborations Pharmaceuticals, mit dem sich normalerweise neue „de novo“ Moleküle am Computer („in silico“) entwerfen lassen, um gezielt neue therapeutische Inhibitoren zu entwickeln. Dabei testet das auf Maschinenlernen basierende Programm auch die wahrscheinliche Bioaktivität und Toxizität der neuen Moleküle – die normalerweise möglichst gering sein sollen. Man hätte niemals gedacht, dass das Programm auch ganz anders eingesetzt werden könnte, schreiben die Forscher.
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