Maschinelles Lernen

KI findet Pflanzen für Malariamedikamente

Künstliche Intelligenz (KI) beschleunigt die Entdeckung von Pflanzen, die gegen Malaria wirken, wie eine neue Studie zeigt. Mit einer Methode, die auf maschinellem Lernen basiert, wurden in kurzer Zeit mindestens 1.300 Arten entdeckt, die mit herkömmlichen Methoden nicht gefunden worden wären.

Mit diesen Pflanzen könnten Malariamedikamente entwickelt werden. Die Studie der Forscherinnen und Forscher der Royal Botanic Gardens in London und der Universität Freiburg (Unifr) in der Schweiz wurde nun im Fachjournal „Frontiers in Plant Science“ veröffentlicht.

21.000 Arten untersucht

Als reiche Quelle bioaktiver Substanzen haben Pflanzen laut der Universität Freiburg auch in der Vergangenheit die Grundlage für die Entwicklung zahlreicher Medikamente geliefert. So werden beispielsweise Chinin und Artemisinin – zwei wichtige Malariamedikamente – aus Pflanzen gewonnen. Resistenzen gegenüber diesen Medikamenten stellen laut den Forscherinnen und Forschern jedoch eine wachsende Herausforderung dar.

Da es aber schätzungsweise 343.000 verschiedene Arten von Gefäßpflanzen gibt, kann die Identifizierung von Pflanzen mit Wirkstoffen gegen Malaria zeitaufwendig und kostspielig sein. In der Studie wurden 21.000 Arten aus drei Pflanzenfamilien untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass 7.677 der Arten genauer untersucht werden sollten. Knapp jede Sechste davon wäre laut der Studie mit konventionellen Methoden übersehen worden.