Science
29.07.2018

Künstliche Intelligenz könnte Tierversuche in der Medizin ablösen

Ein neues Forschungspapier zeigt, dass die bestehenden Daten, die wir aus Tierversuchen gesammelt haben, für KI-Systeme ausreichen, um präzisere Vorhersagen zu machen.

Tierversuche sind heutzutage aus der medizinischen Forschung noch schwer wegzudenken. Wissenschaftler können noch immer nicht verlässlich vorhersagen, wie eine neue chemische Komponente darauf reagiert, wenn sie mit lebenden Zellen in Verbindung tritt. Nun hat eine neue Studie, die im Journal „Toxicological Sciences“ publiziert wurde, herausgefunden, dass die bisherigen Tierversuche bereits ausreichen könnten, um damit KI-Systeme zu trainieren, die Reaktionen sehr wohl präzise und verlässlich vorhersagen können.

Ein KI-System wurde von den Forschern mit den aus bisherigen Tierversuchen gewonnen Daten trainiert und lieferte bessere und verlässliche Ergebnisse als die Tierversuche selbst. Andrew Hopkins, CEO von Exscientia, kann ein KI-System bessere Entscheidung über einzelne Komponenten treffen und daher zumindest dazu führen, dass weniger Experimente notwendig werden als bisher, wie er gegenüber „The Next Web“ sagt.

Keine präzisen Daten notwendig

KI sei gerade deshalb so gut geeignet, weil es in der Biologie oft „komplex und durcheinander“ zugehe. „Die KI kann man mit einem nicht ganz präzisen Datensatz sehr gut umgehen. Sie braucht keine perfekten Daten für perfekte Vorhersagen“, so Hopkins. Auch der Toxikologe Thomas Hartung von der Johns Hopkins Universität in Maryland, der ein Forschungsprojekt zu dem Thema durchgeführt hat, sagt, dass KI manche Tierversuche ablösen könne.

Bereits 28 Pharmafirmen und 93 Start-ups haben hunderte Millionen Dollar dafür ausgegeben, KI-Systeme im Medizinbereich zu testen. Die Reduktion von Tierversuchen für Medizinprodukte ist jedoch nicht nur aus ethischen Gründen von Vorteil für die Menschheit, sondern die Entwicklung neuer Medikamente könnte mit dem Einsatz von KI auch wesentlich schneller als bisher erfolgen - und damit auch dafür sorgen, dass Medikamente früher auf den Markt kommen können und Menschen helfen.