Ein Team um Günter Klambauer vom Institut für Machine Learning der Uni Linz entwickelte einen intelligenten Algorithmus, der mittels „Kontrastivem Lernen“ (Contrastive Learning) biomedizinische Bilder zu jenen Chemikalien gesellt, die sie verändert haben.
Mehrfach nützlich
Die Forscher und Forscherinnen nannten die intelligente Biobilder-Suchmaschine „CLOOME“ (Contrastive Learning and leave-One-Out-boost for Molecule Encoders). Wenn man einen Wirkstoff hat, der Zellen auf eine bestimmte Weise verändert, kann man in einer Chemikaliendatenbank mit dem Bild der Zellen nach anderen Stoffen suchen, die möglicherweise ähnlich wirken, erklären sie in der in der Fachzeitschrift „Nature Communications“ erschienenen Studie. Umgekehrt könne man mit CLOOME bei chemischen Strukturen, deren Wirkung auf Zellen bisher unbekannt ist, mögliche biologische Effekte vorhersagen.
„Das erleichtert die Identifikation von Medikamenten mit ähnlicher Wirkung, die Entdeckung neuer Anwendungsbereiche für bestehende Medikamente und die Vorhersage biochemischer Effekte und Eigenschaften von neuen Medikamenten“, so Ana Sanchez und Elisabeth Rumetshofer (beide Uni Linz) in einer Aussendung: „Damit hat CLOOME das Potenzial, die Medikamentenentwicklung erheblich zu beschleunigen.“