Die Harvard Universität hat mit PDGrapher ein neues KI-Tool entwickelt, das vielversprechende Ansätze zur Behandlung von komplexen Krankheiten wie Parkinson und Alzheimer aufzeigt. Es zielt darauf ab, Behandlungen zu identifizieren, die den Gesundheitszustand von erkrankten Zellen wiederherstellen können.
PDGrapher analysiert zelluläre Profile und genetische Faktoren, die der neuronalen Dysfunktion zugrunde liegen, um therapeutische Strategien zu entwickeln, die krankhafte zelluläre Prozesse umkehren.
Das KI-Tool identifiziert kritische Zellbereiche, wie Gencluster oder Signalwege, die zu Krankheitssymptomen beitragen. Anschließend simuliert es computergestützt Veränderungen, die diese Bereiche beeinflussen, und konzentriert sich darauf, die spezifischen Ziele zu finden, die eine Krankheit umkehren können.
PDGrapher übertrifft bestehende Modelle hinsichtlich Vorhersagegenauigkeit und Laufzeit. In Tests schnitt es bis zu 35 % besser ab als andere KI-Methoden und verarbeitete Daten bis zu 25-mal schneller.
PDGrapher führt einen Paradigmenwechsel in der KI ein, der in der Lage ist, therapeutische Ziele vorherzusagen, die Krankheitssymptome auf zellulärer Ebene umkehren können.
Neben neurodegenerativen Erkrankungen wie Parkinson und Alzheimer wird PDGrapher auch auf die Onkologie angewendet. Es gibt Kooperationen mit klinischen Zentren, um Medikamentenziele für seltene Erbkrankheiten zu identifizieren.
Dieser Ansatz könnte die Art und Weise, wie neue Medikamente entwickelt werden, optimieren, die Arzneimittelentwicklung beschleunigen und Therapien für Krankheiten ermöglichen, die sich traditionellen Methoden entzogen haben.
PDGrapher verschiebt den Fokus von umfassendem Wirkstoff-Screening hin zu gezielter Hypothesengenerierung über Gen- und Proteinzielen.
