Die KI soll bei der Rauchentwöhnung helfen. (Foto: Shutterstock / Nopphon_1987)
Mithilfe von maschinellem Lernen, einer Form der KI, wollen Wissenschaftler mögliche Medikamente ausfindig machen, die bei der Rauchentwöhnung helfen können. Unter den Kandidaten ist zum Beispiel Dextromethorphan, was gegen Husten durch Erkältung und Grippe hilft.
Die Forscher möchten wissen, ob diese und andere Medikamente dafür umfunktioniert werden können, Menschen das Rauchen abzugewöhnen, wie Science Daily berichtet. Allerdings ist das eine Mammutaufgabe, da sie sich durch genetische Daten von mehr als 1,3 Millionen Menschen arbeiten müssen.
Die Gene haben einen Einfluss darauf, wie anfällig ein Mensch für Süchte wie das Rauchen ist. Die Forscher rund um Professor Dajiang Liu müssen hier im ersten Schritt herausfinden, welche Gene das Suchtverhalten beeinflussen und warum. Im zweiten Schritt können sie dann ausmachen, welche Medikamente helfen könnten.
KI spart Zeit und Geld
Stand jetzt hat das Forschungsteam, das mehr als 70 Wissenschaftler groß ist, mindestens acht Medikamente ausgemacht, die bei der Rauchentwöhnung helfen könnten. Darunter das oben erwähnte Dextromethorphan und Galantamin, was genutzt wird, um Alzheimer zu behandeln.
„Die Umnutzung von Medikamenten mithilfe großer biomedizinischer Daten und Methoden des maschinellen Lernens kann Geld, Zeit und Ressourcen sparen“, sagte Liu, ein Forscher des Penn State Cancer Institute und des Penn State Huck Institutes of the Life Sciences.
„Einige der von uns identifizierten Medikamente werden bereits in klinischen Studien auf ihre Fähigkeit getestet, Rauchern beim Aufhören zu helfen, aber es gibt noch andere mögliche Kandidaten, die in der zukünftigen Forschung untersucht werden könnten.“
Es werden alle Abstammungen benötigt
Einer der Forscher weist außerdem darauf hin, dass für die Forschung genetische Daten von Menschen diverser Abstammungen benötigt werden. So ist es einfacher für die KI, passende Medikamente für bestimmte Fälle zu finden.
„Dies wird nur die Genauigkeit verbessern, mit der maschinelle Lernmodelle Personen mit einem Risiko für Drogenmissbrauch identifizieren und potenzielle biologische Wege bestimmen können, die für hilfreiche Behandlungen anvisiert werden können.“
