Prof. Dr. Jürgen Bajorath und sein Team an der Universität Bonn haben eine Methode entwickelt, um zu verstehen, wie bestimmte Künstliche Intelligenz (KI) Anwendungen in der pharmazeutischen Forschung arbeiten. Sie analysierten sechs verschiedene Graph Neural Network (GNN) Architekturen und stellten fest, dass die KI-Programme hauptsächlich auf bekannten Daten basieren, anstatt spezifische chemische Interaktionen zu erlernen, wenn sie die Wirksamkeit von Medikamenten vorhersagen. Dies stellt eine Herausforderung für die Arzneimittelforschung dar, denn GNNs sollten eigentlich Interaktionen zwischen Verbindungen und Proteinen erlernen, konzentrierten sich jedoch stattdessen auf Ähnlichkeiten zwischen Molekülen. Die Forscher vergleichen dies mit dem “Clever-Hans-Effekt”, bei dem ein Pferd scheinbar zählen konnte, tatsächlich aber seine Ergebnisse aufgrund subtiler Hinweise von seinem Begleiter ableitete. Trotz dieser Erkenntnisse besteht das Potenzial, GNNs durch Modifikationen in der Darstellung und beim Training zu verbessern. Prof. Bajorath betont die Bedeutung der Entwicklung von Methoden zur Erklärung von Vorhersagen komplexer KI-Modelle und erwartet Fortschritte auf dem Gebiet der “Erklärbaren KI”.
Einführung
In den letzten Jahren hat künstliche Intelligenz (KI) in verschiedenen Branchen, einschließlich der pharmazeutischen Forschung, erhebliche Aufmerksamkeit und Nutzung erfahren. KI-Anwendungen, insbesondere Graphneuronale Netzwerke (GNNs), haben sich als vielversprechend erwiesen, um die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen und die Wirksamkeit von Medikamenten vorherzusagen. Ein Team unter der Leitung von Prof. Dr. Jürgen Bajorath an der Universität Bonn hat jedoch Einschränkungen in der Funktionsweise und Dateninterpretation dieser KI-Programme entdeckt. Dieser Artikel untersucht die Ergebnisse des Teams und die potenziellen Auswirkungen auf die Arzneimittelforschung.
Analyse von Graphneuronalen Netzwerken (GNNs)
Das Team von Prof. Bajorath analysierte sechs verschiedene GNN-Architekturen, die in der pharmazeutischen Forschung häufig verwendet werden. Ziel war es, zu verstehen, wie diese KI-Programme funktionieren und welche Faktoren ihre Vorhersagen beeinflussen.
Zusammenfassung: Das Team analysierte sechs GNN-Architekturen in der pharmazeutischen Forschung, um ihre Funktionsweise und Vorhersagemechanismen zu verstehen.
Fokus auf bekannten Daten statt spezifischer Wechselwirkungen
Die Analyse ergab, dass die KI-Programme hauptsächlich auf bekannte Daten statt auf spezifische chemische Wechselwirkungen setzen. Diese Erkenntnis ist bedeutend, da GNNs erwartungsgemäß lernen und Modellieren sollen, wie sich Verbindungen zwischen Verbindungen und Proteinen auf die Wirksamkeit von Medikamenten auswirken.
Zusammenfassung: Die KI-Programme konzentrierten sich hauptsächlich auf bekannte Daten anstelle des Lernens spezifischer chemischer Wechselwirkungen, was eine Herausforderung für die Arzneimittelforschung darstellt.
Der “Clever-Hans-Effekt” in der KI
Das Team von Prof. Bajorath zog einen Vergleich zwischen den Einschränkungen von KI-Programmen und dem “Clever-Hans-Effekt”. Der “Clever-Hans-Effekt” bezieht sich auf ein Pferd namens Clever Hans, das zu zählen schien, tatsächlich aber Ergebnisse aufgrund subtiler Hinweise seines Begleiters ableitete. Ähnlich schienen die KI-Programme Vorhersagen aufgrund von Ähnlichkeiten zwischen Molekülen zu treffen, ohne die zugrunde liegenden chemischen Wechselwirkungen wirklich zu verstehen.
Zusammenfassung: Die KI-Programme zeigen einen “Clever-Hans-Effekt”, indem sie Vorhersagen aufgrund von Ähnlichkeiten zwischen Molekülen treffen, anstatt die spezifischen chemischen Wechselwirkungen zu verstehen.
Herausforderungen für die Arzneimittelforschung
Die Ergebnisse des Teams stellen Herausforderungen für die Arzneimittelforschung dar und verdeutlichen die Notwendigkeit von Verbesserungen bei KI-Anwendungen, insbesondere GNNs.
Zusammenfassung: Die Einschränkungen der KI-Programme im Verständnis spezifischer chemischer Wechselwirkungen stellen Herausforderungen für die Arzneimittelforschung dar.
Potenziale Verbesserungen für GNNs
Trotz der Einschränkungen ist das Forschungsteam der Ansicht, dass GNNs verbessert werden können, indem Repräsentationen und Schulungstechniken angepasst werden. Durch die Verbesserung der Fähigkeit von GNNs, spezifische chemische Wechselwirkungen zu erlernen, können Forscher genauere Vorhersagen zur Wirksamkeit von Medikamenten treffen.
Zusammenfassung: GNNs können verbessert werden, indem Repräsentationen und Schulungstechniken angepasst werden, um ihre Fähigkeit zur Aufnahme spezifischer chemischer Wechselwirkungen zu verbessern.
Die Bedeutung von erklärbarer KI
Prof. Bajorath betont die Bedeutung der Entwicklung von Methoden zur Erklärung von Vorhersagen komplexer KI-Modelle. Erklärbare KI bietet Transparenz und ermöglicht es Forschern, besser zu verstehen, wie KI-Programme zu ihren Schlussfolgerungen kommen. Dieses Verständnis ist entscheidend, um das Vertrauen in KI-Anwendungen zu gewinnen und weitere Fortschritte im Bereich der pharmazeutischen Forschung zu erzielen.
Zusammenfassung: Prof. Bajorath weist auf die Bedeutung der Entwicklung von Methoden hin, um Vorhersagen komplexer KI-Modelle zu erklären, und erwartet Fortschritte im Bereich der “Explainable AI”.
Fazit
Die von Prof. Dr. Jürgen Bajorath und seinem Team durchgeführte Forschung wirft Licht auf die Einschränkungen von KI-Anwendungen, insbesondere von Graphneuronalen Netzwerken, in der pharmazeutischen Forschung. Die KI-Programme stützen sich hauptsächlich auf bekannte Daten anstelle des Lernens spezifischer chemischer Wechselwirkungen, was Herausforderungen bei der Arzneimittelforschung darstellt. Durch kontinuierliche Forschung und Innovation können KI-Anwendungen in der pharmazeutischen Forschung eine transformative Rolle bei der Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung und der Verbesserung von Patientenergebnissen spielen.
