Der Prozess von der Entdeckung eines neuen Medikaments über die Testphase bis zur Produktion ist langwierig und teuer. Bei der derzeitigen Covid-19-Pandemie muss es aber vor allen Dingen schnell gehen. Während ein massentauglicher Impfstoff wohl trotz aller Bemühungen noch über ein Jahr brauchen wird, um ausgerollt zu werden, könnte es mit einem effektiven Mittel gegen die schlimmsten Symptome schneller gehen. Dabei wird jetzt verstärkt auf die Rechenkraft künstlicher Intelligenzen gesetzt. Mehrere Unternehmen liefern sich bereits mit ihren Algorithmen ein Rennen um die Entdeckung eines Medikamentes, mit dem man das Sars-CoV-2-Virus hemmen kann. Erste Kandidaten werden schon auf Effektivität für Covid-19-Symptome getestet.

Im Laufe der Zeit haben Forscher Millionen organische Molekülverbindungen und Zehntausende Stoffe, die sich als Medikamente eignen könnten, entdeckt. Von manchen kennen wir nur wenige Anwendungsgebiete, von anderen wissen wir außer ihrer Zusammensetzung kaum etwas. Um jede einzelne chemische Verbindung auf ihren potenziellen medizinischen Nutzen zu prüfen, braucht es einen gewaltigen Aufwand. Künstliche Intelligenzen können hier große Vorarbeit leisten, indem sie chemische Datenbanken wie das Drug Repurposing Hub oder die ZINC15 Database nach passenden Molekülen für bestimmte Krankheiten durchforsten.

In diesem Jahr gab es bereits einen Durchbruch: Ein Deep-Learning-Modell des MIT hat ein neues Antibiotikum entdeckt, das mehrere Bakterienstämme abtötet, die gegen bisherige Medikamente wirkungslos sind. Halicin (benannt nach der megalomanischen Raumschiff-KI aus „2001: Odyssee im Weltraum“) könnte das erste von vielen neuen KI-Antibiotika sein, die bei den immer resistenter werdenden Bakterien eingesetzt werden.

Das britische KI-Startup Benevolent AI hat bereits einen vielversprechenden Erfolg bei der Suche nach einem möglichen Covid-19-Medikament vorzuweisen. Das Unternehmen hat mithilfe von Machine Learning eine Datenbank mit allen existierenden zugelassenen Medikamenten durchforsten lassen. Dabei haben sie sich nicht auf Stoffe konzentriert, die Viren direkt angreifen, sondern geprüft, welche Zellprozesse innerhalb des Virus gehemmt werden könnten.

Besonders Proteinkinasen standen dabei im Fokus. Der Algorithmus von Benevolent AI hat dabei das Medikament Baricitinib identifiziert, das ursprünglich für die Behandlung rheumatoider Arthritis zugelassen wurde. Es gibt zwar Bedenken wegen möglicher Entzündungsrisiken, aber dennoch soll Baricitinib jetzt an schwer erkrankten Covid-19-Patienten getestet werden.

Eine weiteres britisches KI-Unternehmen, das auf Hochtouren nach einem Heilmittel sucht, ist Exscientia. Dessen künstliche Intelligenz prüft derzeit über 15.000 zugelassene Medikamente, die auf menschliche Verträglichkeit getestet wurden, auf mögliche Wirksamkeit. Dabei kommt eine spezielle Biosensor-Technologie zum Einsatz, der Fokus liegt bei der viralen Replikation und dem Spike-Protein, mit dem das Virus an menschliche Zellen andockt. Die Suche hat Ende März begonnen, Ende Mai sollen die vollständigen Ergebnisse vorliegen – eine undenkbare Zeitspanne, wenn man die Medikamente händisch prüfen müsste.

Das zu Googles Muttergesellschaft Alphabet gehörende KI-Unternehmen Deepmind verwendet einen Algorithmus, um die Proteine des neuartigen Corona-Virus zu identifizieren. Das Deep-Learning-System Alphafold ist in der Lage, aus einzelnen Aminosäuren die Struktur des zugehörigen Proteins vorauszusagen. Kennt man die komplexen Details des viralen Moleküls, weiß man auch, wie dessen Rezeptoren aussehen. Daran muss sich ein Stoff binden, der das Virus stoppen soll. Trainiert wurden die neuralen Netzwerke von Alphafold auf der Protein Data Bank. Die für Sars-CoV-2 ermittelten Strukturen hat Deepmind öffentlich gemacht, damit sie Wissenschaftler weltweit bei der Suche nach einem Gegenmittel nutzen können.

Aus Südkorea kam schon sehr früh erste KI-Unterstützung für Covid-19-Heilungsansätze. Bereits Anfang Februar hat das südkoreanische Unternehmen Deargen Deep Learning zum Aufspüren möglicher Medikamente eingesetzt. Das MT-DTI-System fand heraus, dass das antivirale Medikament Atazanavir wirksam sein könnte, das bisher bei HIV eingesetzt wurde. Eine davon unabhängige Studie hat ähnliche Ergebnisse nachweisen können. Deargens KI hat auch früh das Ebola-Medikament Remdesivir identifiziert, das derzeit als wirkungsvoll gegen die Erkrankungssymptome gilt. Die HIV-Medikamente Lopinavir und Ritonavir, die ursprünglich als erfolgsversprechend galten, konnten übrigens in einer neueren klinischen Studie keine Erfolge verbuchen.

Insilico Medicine aus Hongkong hat ebenfalls schon früh einen KI-Sprint hingelegt, bei dem die Algorithmen molekulare Verbindungen gegen das Virus gesucht haben. Im Gegensatz zu anderen Unternehmungen hat Insilico nicht bereits existierende Stoffe analysiert, sondern eine KI-basierte Plattform zur Entdeckung neuer Moleküle eingesetzt. Grundlage hierfür war die 3C-ähnliche Protease des neuen Corona-Virus. Findet sich ein passendes Molekül, könnte damit die Virenreplikation gestoppt werden. Insilico hat über 100 neue Moleküle gefunden, die eine Basis für ein Medikament bilden könnten. Die Daten hierfür sind öffentlich, einige der entdeckten Verbindungen werden derzeit synthetisiert und getestet.

Das kalifornische Forschungszentrum SRI International und das französische KI-Unternehmen Iktos sind im Rennen um ein Medikament eine Kooperation eingegangen. Dabei stellt Iktos das Deep-Learning-System zur Verfügung, das neue, potenziell wirksame Moleküle errechnet. SRI hat mit Synfini ein automatisiertes System entwickelt, mit dem neue Stoffe möglichst schnell synthetisiert und produziert werden können. Der Fokus bei der Covid-19-Arbeit liegt bei der Blockade von Endonukleasen, die für die Virenreplikation wichtig sind.

Die gemeinschaftlichen Anstrengungen von Medizinern und KI-Programmieren und die Kooperation zwischen den einzelnen Unternehmen in diesen Zeiten sind bewundernswert und vorbildlich. Ohne die große Transparenz, mit der die einzelnen Fortschritte mit der Forschungsgemeinde geteilt werden, würde es mit neuen Medikamenten nicht annähernd so effizient gehen. Allerdings ziehen Teile der Pharmaindustrie es auch vor, Errungenschaften für sich zu behalten, um Marktführer zu werden. Es bleibt also zu hoffen, dass die Entwicklung in diesem Bereich mehr vom Open-Source-Gedanken der Forschung als von eigennützigem Denken gelenkt wird.

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