„Bei Google Cloud sehen wir neue Möglichkeiten, bestehende Tools zu erweitern und völlig neue Wege zu entwickeln, um den Bereich der Biowissenschaften voranzutreiben, indem wir die wachsende Disziplin von #genai nutzen“, schreibt Shweta Maniar. (Fotocredit: Screenshot Twitter)
Am Genom, dem Code des Lebens, hängen viele Informationen. Seit es entschlüsselt ist, bietet es auch der Medizin zahlreiche neue Möglichkeiten. Diese sollen mit Hilfe von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) noch besser ausgeschöpft werden.
Google Cloud ist hier ein wichtiger Player. Teil seiner Strategie ist es, die Biowissenschaften durch generative KI voranzutreiben. Das schreibt Shweta Maniar, Direktorin für Branchenlösungen für Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Google Cloud, auf „HealthITAnalytics“.
Kürzlich hat Google Cloud daher zwei neue KI-Lösungen angekündigt:
- die Target and Lead Identification Suite, ein KI-Tool für Biowissenschaftsforschende, mit dem sie die Funktion von Aminosäuren besser identifizieren und die Struktur von Proteinen vorhersagen können. Pfizer, Cerevel und CSIRO, Australiens nationale Wissenschaftsbehörde nutzen diese bereits.
- die Multiomics Suite zum Entdecken und Interpretieren von Genomdaten und zum Entwerfen personalisierter Genombehandlungen. Colossal Biosciences übernimmt dem Konzern zufolge diese KI-Anwendung.
Künstliche Intelligenz, Hochleistungsrechnen und AlphaFold gehören nach Einschätzungen des Konzerns zu den neuen Werkzeugen für fortgeschrittene Berechnungen und künftige Arzneimittelforschung. Bayer, Servier und Schrödinger zählten bereits zu den Kunden.
So funktioniert generative KI
Wenn eine KI selbst etwas erschafft, spricht man von generativer KI. Es ist ein weit gefasster Begriff, der Technologien beschreibt, die neue Texte, Bilder, Videos, Audios, Codes oder synthetische Daten erstellen.
Generative KI überführt die KI also von der Analyse zur Schaffung neuer Informationen oder Inhalte. Sie basiert im Allgemeinen auf großen Modellen (large models, LMs), die die Milliarden von Interaktionen betrachten, die Kommunikation erzeugen, seien es Wörter in Sprache oder Pixel in Bildern. Sobald generative KI auf einem LM trainiert wurde, kann sie Informationen verarbeiten, zusammenfassen und neue Inhalte erstellen – alles auf der Grundlage von Algorithmen des maschinellen Lernens, Wahrscheinlichkeits-Analysen und weiterer, spezialisierter Berechnungen.
Arzneimittelforschung mit generativer KI beschleunigen
„Wir beschäftigen uns seit langem mit der Entwicklung neuer Werkzeuge zum Verständnis und zur Arbeit mit dem Code des Lebens, wie etwa Hochleistungsrechnen für Genomanalysen und künstliche Intelligenz, die dreidimensionale Modelle von Proteinen vorhersagen kann“, sagte Maniar in der Pressemitteilung. „Diese neuen Lösungen, die heute auf den Markt kommen, können Life-Science-Organisationen verändern, indem sie die Arzneimittelforschung beschleunigen und Therapeutika schneller auf den Markt bringen.“ Wenn Patienten auf die lebensrettende Behandlung in der Krebstherapie oder ein Medikament gegen Migräne warten, könne diese schnellere Markteinführung einen unglaublich positiven Einfluss auf das Leben haben.
Die beschleunigte Arzneimittelforschung ist nur ein Anwendungsgebiet von generativer KI – sie hat großes Potenzial im Gesundheitswesen. Sie könnte künftig die Diagnose und die Behandlung verbessern, unstrukturierte Daten interpretieren und Medizin personalisieren. Gleichzeitig werden ethische Fragen, Datenschutz und Verlässlichkeit von Informationen eine Herausforderung darstellen. Sicher ist: Generative KI wird das Gesundheitswesen für alle Beteiligten verändern.
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