Medizinische Forschung: KI könnte viele Labortiere ersetzen
Eine neue Anwendung von KI könnte die Zahl der Tierversuche deutlich verringern. Über 30 Prozent weniger Mäuse könnten dann für Experimente nötig sein.
kna | Eine neue Anwendung von Künstlicher Intelligenz könnte den Tod von Abertausenden Labormäusen in Deutschland verhindern. „Künftig könnten (…) bei der Testung neuer Wirkstoffe zwischen 30 und 50 Prozent weniger Versuchstiere benötigt werden“, kündigten die Entwickler von der Goethe-Universität Frankfurt, der Philipps-Universität Marburg und des Fraunhofer-Instituts für Translationale Medizin und Pharmakologie am Montag an.
Die KI namens genESOM wurde den Angaben zufolge darauf trainiert, die Struktur kleiner Datensätze zu lernen. Das Gelernte nutze die KI, um neue sogenannte Datenpunkte zu erzeugen. Diese Datenpunkte geben demnach die Eigenschaften der im Versuch erhobenen Daten so korrekt wieder, als ob sie ebenfalls im Laborexperiment erhoben worden wären. Der experimentell gewonnene Datenschatz wird damit größer. So wird simuliert, dass die Zahl der Tiere im Versuch größer war als in echt. Das Programm fußt auf einem Netzwerk Tausender künstlicher Neuronen.
Eingebaute Fehlerüberwachung
Zum Training der KI nutzten die Wissenschaftler vorhandene Daten aus einer beim Fraunhofer-Institut an Mäusen durchgeführten und bereits veröffentlichten Studie. Ein großer Innovationsschritt sei dabei auch die Integration einer Fehlerüberwachung gewesen, so die Entwickler.
Der Frankfurter Datenwissenschaftler und klinische Pharmakologe Jörn Lötsch spricht von einem wichtigen Beitrag zum Verringern der Tierversuchszahlen in großen Bereichen der präklinischen Forschung. Er weist jedoch darauf hin, dass genESOM nur aus den Daten lernen könne, die in realen Tierexperimenten gewonnen worden seien.
Auch lasse sich mit der Technik die Zahl der Versuchstiere nicht beliebig reduzieren, so Lötsch: „Wenn man zu wenige Tiere ins Experiment aufnimmt und die Anzahl dann durch generative KI einfach ergänzt, könnte das Experiment wegen der Verstärkung von Zufallsbefunden sehr schnell wissenschaftlich wertlos werden.“
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