Neues KI-Modell TXGNN bringt Hoffnung für die Wiederverwendung von Medikamenten

Viele Krankheiten haben heute keine effektiven Behandlungen. Von über 7.000 seltenen Krankheiten weltweit haben nur 5-7% zugelassene Medikamente von Gesundheitsbehörden. Wege zu finden, bestehende Medikamente für neue Zwecke zu nutzen, auch bekannt als Arzneimittel-Umtwendung, bringt Hoffnung, dieses Problem anzugehen. Indem wir die bereits verfügbaren Sicherheits- und Wirksamkeitsdaten für bestehende Medikamente nutzen, können wir den Prozess, neue Behandlungen zu den Patienten zu bringen, beschleunigen und günstiger gestalten als die Entwicklung neuer Medikamente von Grund auf.

Medikamente haben oft Wirkungen, die über ihren ursprünglichen Zweck hinausgehen. Experten haben herausgefunden, dass etwa 30% der für eine Anwendung zugelassenen Medikamente neue Zulassungen für zusätzliche Bedingungen erhalten haben. Einige Medikamente wurden im Laufe der Jahre sogar für über zehn verschiedene Indikationen verwendet. Dennoch werden die meisten neuen Anwendungen dieser Medikamente zufällig entdeckt, sei es durch Ärzte, die sie für Off-Label-Anwendungen verschreiben, oder durch Beobachtungen während der Patientenbehandlungen.

Die Beziehungen zwischen potenziellen neuen Anwendungen bestehender Medikamente und ihren entsprechenden Krankheiten sind komplex. Daher wurden sie nicht systematisch gründlich untersucht. Hier kommen innovative Ansätze wie TXGNN ins Spiel.

#Was ist TXGNN?

TXGNN ist ein neuer Ansatz der künstlichen Intelligenz (KI), der entwickelt wurde, um neue Anwendungen für bestehende Medikamente zu finden, insbesondere für Krankheiten, die schwer zu behandeln sind und möglicherweise keine bekannten Therapien haben. TXGNN nutzt komplexe Datenstrukturen, die als Wissensgraphen bezeichnet werden, um besser zu verstehen, wie verschiedene Krankheiten und Medikamente miteinander verbunden sind.

Die Grundidee ist einfach: TXGNN nimmt ein aktuelles Medikament und eine Krankheitskombination und sagt vorher, wie wahrscheinlich es ist, dass dieses Medikament die Krankheit behandeln kann, auch wenn es derzeit keine zugelassenen Behandlungen dafür gibt. Damit hofft TXGNN, umsetzbare Vorhersagen zu generieren, um Patienten zu helfen, die vor erheblichen Gesundheitsherausforderungen stehen.

#Die Herausforderungen bei der Suche nach neuen Anwendungen für Medikamente

Obwohl die Arzneimittel-Umtwendung vielversprechend aussieht, wurden viele aktuelle KI-Methoden nur an bekannten Krankheiten mit verfügbaren Behandlungen getestet. Diese Methode versagt, wenn es um seltene Krankheiten oder solche mit unklaren biologischen Mechanismen geht. Tatsächlich haben viele dieser Krankheiten keine bekannten zugelassenen Behandlungen, was es schwierig macht, neue Arzneikandidaten mit traditionellen Methoden zu identifizieren.

Aktuelle KI-Modelle nehmen oft an, dass ähnliche Krankheiten ähnliche Behandlungen haben, was nicht immer der Fall ist. Ein Medikament, das ursprünglich für eine bestimmte Erkrankung getestet wurde, kann später für die Behandlung einer ganz anderen Krankheit nützlich sein. Diese Diskrepanz stellt eine Herausforderung für KI-Modelle dar und verdeutlicht die Notwendigkeit eines vielseitigeren Ansatzes.

#Wie TXGNN funktioniert

TXGNN überwindet diese Einschränkungen, indem es sich darauf konzentriert, Beziehungen zwischen Medikamenten und Krankheiten zu finden, selbst wenn es nur wenig vorhandene Daten gibt. Das geschieht durch zwei Hauptkomponenten: den TXGNN Predictor und den TXGNN Explainer.

#TXGNN Predictor

Diese Komponente von TXGNN nutzt ein graphbasiertes neuronales Netzwerkmodell. Sie analysiert einen umfassenden biologischen Wissensgraphen, der riesige Datenmengen zu über 17.000 Krankheiten und fast 8.000 Medikamenten enthält. Indem TXGNN aus diesen Daten lernt, kann es genau vorhersagen, ob ein bestimmtes Medikament wahrscheinlich für eine bestimmte Krankheit wirken wird, auch wenn diese Krankheit noch nicht zuvor mit diesem Medikament untersucht wurde.

Das Modell sammelt Informationen über Krankheiten mit ähnlichen biologischen Eigenschaften und verwendet diese Informationen, um Vorhersagen für Krankheiten zu verbessern, die nicht genügend Daten haben. Durch das Sammeln und Zusammenführen von Informationen verwandter Krankheiten kann TXGNN besser informierte Vorhersagen über potenzielle neue Anwendungen bestehender Medikamente treffen.

#TXGNN Explainer

Nachdem Vorhersagen getroffen wurden, muss TXGNN Klarheit darüber bieten, wie es zu diesen Vorhersagen gekommen ist. Hier hilft die Explainer-Komponente. Sie generiert klare Pfade, die das ausgewählte Medikament mit der Krankheit verbinden, sodass es einfacher für Forscher und Kliniker wird, die zugrunde liegende Biologie der Vorhersage zu verstehen.

Durch eine Methode namens GraphMask identifiziert der Explainer wichtige biologische Wege und Verbindungen, die zur Vorhersage beitragen, und kartografiert visuell, wie das Medikament und die Krankheit miteinander verbunden sind. Dies ermöglicht Wissenschaftlern und Ärzten, die Argumentation hinter den Empfehlungen von TXGNN nachzuvollziehen und das Vertrauen in die Vorhersagen des Modells zu stärken.

#Bewertung der Leistung von TXGNN

Um seine Effektivität zu demonstrieren, wurde TXGNN gegen mehrere bestehende Methoden zur Arzneimittel-Umtwendung getestet. Die Bewertungen zeigten, dass TXGNN andere Modelle beim Vorhersagen von Arzneimittelanwendungen für Krankheiten mit wenig vorhandenen Behandlungsinformationen konsequent übertraf.

In Fällen, in denen Krankheiten ausgewählt wurden, um seltene oder komplexe Bedingungen zu simulieren, war TXGNN überlegen. Es konnte genaue Vorhersagen liefern, selbst bei Krankheiten, für die keine offiziell zugelassenen Medikamente und nur begrenzte Informationen vorlagen.

Bemerkenswert ist, dass die Vorhersagen von TXGNN mithilfe realer elektronischer Gesundheitsakten aus einem grossen Gesundheitssystem validiert wurden. Durch die Analyse dieser medizinischen Unterlagen konnten die Forscher beobachten, dass die neuartigen Vorhersagen von TXGNN gut mit tatsächlichen klinischen Nutzungsmustern übereinstimmten, was das Potenzial des Modells für die reale Anwendung weiter bestätigte.

#Die Auswirkungen von TXGNN auf die Arzneimittel-Umtwendung

TXGNN stellt einen wichtigen Fortschritt im Bestreben dar, neue Anwendungen für bestehende Medikamente zu finden, insbesondere im Kontext seltener und wenig verstandener Krankheiten. Durch die Nutzung umfangreicher biologischer Daten und die Erstellung von Vorhersagen für Krankheiten ohne aktuelle Behandlungen hat TXGNN das Potenzial, neue therapeutische Möglichkeiten für bedürftige Patienten zu erschliessen.

Das Modell hat vielversprechende Ergebnisse bei der Identifizierung von Arzneikandidaten gezeigt, die sich als vorteilhaft für Krankheiten erweisen könnten, für die zuvor keine bekannten Optionen bestanden. Dies eröffnet neue Wege zur Entdeckung von Behandlungen, die sonst möglicherweise übersehen worden wären.

#Fazit

Die innovative Arbeit mit TXGNN gibt Hoffnung, das dringende Bedürfnis nach neuen Therapien für seltene Krankheiten anzugehen. Während das Modell weiterentwickelt wird, könnte seine Fähigkeit, neue Arzneimittelanwendungen für schwer zu behandelnde Krankheiten genau vorherzusagen, zu bedeutenden Fortschritten in der Patientenversorgung führen.

Durch die Kombination riesiger biologischer Daten mit fortschrittlichen KI-Techniken könnte TXGNN helfen, die Zukunft der Arzneimittelentwicklung neu zu gestalten und wertvolle Einblicke in potenzielle neue Behandlungsoptionen für Bedingungen zu bieten, die derzeit keine effektiven Therapien haben.

Die laufende Forschung und Verbesserungen an Modellen wie TXGNN können zu einem effizienteren und effektiveren Ansatz zur Arzneimittel-Umtwendung führen, was letztlich vielen Patienten zugutekommt, die auf neue Behandlungsoptionen warten.