ChatGPT für Moleküle

Forschende der Universität Bonn haben ein Sprachmodell für chemische Verbindung entwickelt, eine Art ChatGPT für Moleküle. Es soll für sie potenzielle medizinische Wirkstoffe mit besonderen Eigenschaften vorhersagen. Ihre Ergebnisse veröffentlichten sie diese Woche im Fachmagazin Cell Reports Physical Science.

Interessant sind für die Forschenden Moleküle, die sich an zwei unterschiedliche Proteine binden können. So könnten sie etwa gleich zwei Enzyme hemmen. Solche Wirkstoffe seien pharmakologisch besonders begehrt, sagt der Studienleiter Jürgen Bajorath. Da sie mehrere Prozesse innerhalb einer Zelle zugleich beeinflussen können und dadurch besonders wirksam sein können, etwa im Kampf gegen Krebs. Zwar könnte man auch zwei Medikamente kombinieren, doch die Moleküle mit „Doppel-Wumms“ hätten hier einen Vorteil. Da verschiedene Medikamente auch miteinander wechselwirken könnten und oft unterschiedlich schnell abgebaut werden, erschwert das die Verabreichung. Um das chemische Sprachmodell zu trainieren, haben die Forschenden es mit Daten von organischen Molekülen und ihren Strukturen gefüttert. Die Ergebnisse überraschen die Forschenden. Denn das Modell generiere Ideen, „an die die meisten Chemiker auf Anhieb gar nicht denken würden“, sagt Borjat. (taz)