Pritzker-Preis für KI-entdeckte Antibiotika: MIT-Forschende Barzilay und Collins ausgezeichnet

Wofür der Preis steht

Regina Barzilay ist Distinguished Professor of AI and Health an der MIT School of Engineering. James Collins ist Termeer Professor of Medical Engineering and Science am MIT. Laut MIT News würdigt der Preis ihre gemeinsame Arbeit bei der "Pionierarbeit in der KI-gestützten Antibiotika-Entdeckung, die Deep Learning, Bioengineering und experimentelle Validierung verbindet, um neuartige antibakterielle Kandidaten gegen arzneimittelresistente Krankheitserreger zu identifizieren".

Der Pritzker Prize for AI in Science Research Excellence wurde 2024 von der University of Chicago in Partnerschaft mit Caltech gestiftet. Er zeichnet Beiträge aus, die KI und Naturwissenschaften oder Ingenieurwesen gemeinsam voranbringen. Barzilay und Collins sind Co-Leiter der Fakultät des Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health und gehören dem MIT Schwarzman College of Computing sowie der MIT School of Engineering an.

Von Halicin zu Abaucin

Ihre erste gemeinsame Durchbruchsarbeit veröffentlichten die beiden 2020 in Cell, mit dem damaligen MIT-Postdoc Jonathan Stokes als Erstautor. Stokes arbeitete von 2017 bis 2021 im Collins-Labor. Die Studie beschrieb Halicin, benannt nach dem fiktiven KI-System HAL 9000 aus Stanley Kubricks Film 2001: Odyssee im Weltraum von 1968.

Halicin ist ein Breitspektrum-Antibiotikum, das ursprünglich als mögliches Diabetes-Medikament untersucht wurde. Ein Deep-Learning-Modell, das mit 2.500 Molekülen trainiert worden war, identifizierte es. In Tests stellte das Forschungsteam fest, dass Halicin antibiotikaresistente Bakterien wie Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii und Mycobacterium tuberculosis abtöten kann. Laut MIT war ein Entdeckungsprozess, der früher Jahre dauerte, in nur wenigen Wochen abgeschlossen.

2023 nutzten Barzilay und Collins gemeinsam mit Stokes, inzwischen Assistant Professor an der McMaster University, maschinelles Lernen, um Abaucin zu identifizieren. Es ist ein Schmalspektrum-Antibiotikum, das gegen A. baumannii wirkt, ein resistentes Bakterium, das häufig auf Türklinken in Krankenhäusern und in den Wunden von US-Soldaten vorkommt, die im Irak und in Afghanistan stationiert waren. Laut MIT liegt der Hauptvorteil im schmalen Wirkspektrum: Es minimiert die Wahrscheinlichkeit, dass Bakterien Resistenzen entwickeln, und schont nützliche Darmbakterien.

Die Forschenden zum Stand des Fachgebiets

Collins sagte, die Antibiotika-Entdeckung habe "historisch auf mühsamen Trial-and-Error-Strategien beruht". Er bezeichnete den Prozess als "langsam, kostspielig und unberechenbar, oft mit nur wenigen brauchbaren Antibiotika-Kandidaten". Mit generativer KI, so Collins, "erleben wir jetzt einen Wandel: KI wird nicht mehr nur als Werkzeug für die Entdeckung eingesetzt, sondern als Design-Werkzeug".

Barzilay schlug einen vorsichtigeren Ton an. "Trotz erheblicher Fortschritte bei der molekularen Modellierung stehen wir in der Wirkstoffforschung noch am Anfang", sagte sie. Ihrer Ansicht nach kann KI nur Teile der Pipeline automatisieren, statt den Entdeckungsprozess vollständig zu verändern. Um mehr zu erreichen, brauche es harte Arbeit, "um realistische KI-Modelle der menschlichen Biologie zu bauen".

Warum das wichtig ist

Das MIT sieht die Halicin-Ergebnisse angesichts der wachsenden Sorge über die weltweite Krise der antimikrobiellen Resistenz als Beleg dafür, dass KI ein wirksames Instrument sein könnte, um schnell neue und wirksame Antibiotika zu finden. Der Preis bringt dieser Forschungslinie zusätzliche Anerkennung, die laut MIT weithin als Meilenstein der KI-getriebenen Wirkstoffforschung gilt. Die Aussagen der Forschenden deuten darauf hin, dass der nächste Schritt darin besteht, KI nicht mehr nur zur Suche nach Kandidaten zu nutzen, sondern auch zum Design von Medikamenten, während zugleich eingeräumt wird, dass ein großer Teil der Wirkstoffforschung derzeit noch jenseits dessen liegt, was KI automatisieren kann.