{"id":8751,"date":"2026-05-20T06:00:00","date_gmt":"2026-05-20T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/harnessing-ai-for-revolutionary-advances-in-drug-discovery\/"},"modified":"2026-05-20T06:00:00","modified_gmt":"2026-05-20T04:00:00","slug":"nutzung-der-ki-fur-revolutionare-fortschritte-in-der-arzneimittelforschung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/harnessing-ai-for-revolutionary-advances-in-drug-discovery\/","title":{"rendered":"Nutzung von KI f\u00fcr revolution\u00e4re Fortschritte in der Arzneimittelentdeckung"},"content":{"rendered":"

Es gibt eine ganze Welt von chemischen Verbindungen, einige sind so gro\u00df wie 1060<\/sup>, die alle potenziell als niedermolekulare Arzneimittel fungieren k\u00f6nnten. F\u00fcr die Wissenschaftler ist es eine monumentale Aufgabe, jedes einzelne zu bewerten - man denke nur an die Suche nach einem bestimmten Sandkorn am Strand. Doch dank der j\u00fcngsten Fortschritte im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz wird diese Herausforderung immer weniger entmutigend. Die Forscher haben jetzt die M\u00f6glichkeit, potenzielle Arzneimittelkandidaten viel effizienter zu durchforsten.<\/p>\n

Geben Sie die f\u00fchrende Figur in diesem spannenden Bereich, MIT Associate Professor Connor Coley, PhD \u201919. Als Quereinsteiger in die Welt der Chemietechnik und der Informatik tr\u00e4gt Coley viele H\u00fcte. Er ist sowohl in diesen Abteilungen als auch am MIT Schwarzman College of Computing t\u00e4tig. An diesem interessanten Konvergenzpunkt der Wissenschaft arbeitet er flei\u00dfig an der Entwicklung und Analyse potenzieller chemischer Verbindungen. Anschlie\u00dfend erstellt er Berechnungsmodelle, die vorhersagen, wie diese Verbindungen hergestellt werden k\u00f6nnen. Es ist ein allgemeiner Ansatz, aber wie Coley erkl\u00e4rt, \u201cdie Hauptanwendung, an die wir denken, ist die Entdeckung von Medikamenten aus kleinen Molek\u00fclen\u201d.\u201d<\/p>\n

Coleys Weg zu dieser Schnittstelle zwischen Chemie und KI war jedoch nicht geradlinig und schmal - er wurde im Laufe der Zeit durch jahrelange Studien und eine konstante Neigung zur Wissenschaft gepr\u00e4gt, die sich auf den offensichtlichen Einfluss seiner Familie zur\u00fcckf\u00fchren l\u00e4sst. Sein Vater ist Radiologe, seine Mutter studierte Molekularbiophysik und Biochemie, bevor sie die MIT Sloan School of Management besuchte, und seine Gro\u00dfmutter war Mathematikprofessorin. Da er in einer naturwissenschaftlich gepr\u00e4gten Familie aufwuchs, ist es kein Wunder, dass Coley einen starken Hang zur Wissenschaft entwickelte, der ihn dazu inspirierte, am California Institute of Technology (Caltech) Chemieingenieurwesen zu studieren und sp\u00e4ter am MIT auf demselben Gebiet zu promovieren. <\/p>\n

Am MIT konzentrierte sich Coley auf die Verbesserung automatisierter chemischer Reaktionen und verband maschinelles Lernen mit der Chemieinformatik, einer Disziplin, die Berechnungsmethoden in chemische Daten einbezieht. Auf diese Weise konnte er planen, wie neue Arzneimittelmolek\u00fcle hergestellt werden k\u00f6nnten. Au\u00dferdem entwarf er innovative Hardware, um diese Reaktionen zu automatisieren. W\u00e4hrend seines Studiums und seiner Forschungst\u00e4tigkeit sammelte er Erfahrungen, insbesondere im Rahmen des von der DARPA finanzierten Make-It-Programms, das die Synthese von Arzneimitteln mithilfe von maschinellem Lernen und Datenwissenschaft verbessern sollte. <\/p>\n

Nachdem er mit 25 Jahren promoviert hatte, blieb Coley am MIT und nahm eine Stelle an der Fakult\u00e4t an - er fand die M\u00f6glichkeiten, die sich ihm boten, viel zu verlockend, um zu widerstehen. \u201cDas MIT ist ein ganz besonderer Ort, was die Ressourcen und den flie\u00dfenden \u00dcbergang zwischen den Abteilungen angeht\u201d, stellt er fest. Trotz der Ratschl\u00e4ge, in ein neues akademisches Umfeld zu wechseln, konnte er sich die \u00fcberzeugende Dynamik des MIT mit seiner hohen Qualit\u00e4t der Studenten, der wissenschaftlichen Gemeinschaft und der interdisziplin\u00e4ren Zusammenarbeit nicht entgehen lassen.<\/p>\n

Bevor er sich schlie\u00dflich in seiner Rolle als Dozent niederlie\u00df, absolvierte er einen Postdoc-Aufenthalt am Broad Institute, wo er sein Fachwissen in chemischer Biologie und Arzneimittelentdeckung vertiefte. Er arbeitete an der Identifizierung kleiner potenzieller Arzneimittelkandidaten aus Milliarden von DNA-kodierten Molek\u00fclbibliotheken. In seinem eigenen Labor am MIT nutzen Coley und sein Team nun die M\u00f6glichkeiten der k\u00fcnstlichen Intelligenz, um bestehende Wirkstoffe mit therapeutischem Potenzial zu entwickeln oder zu verbessern und neue Wirkstoffe mit w\u00fcnschenswerten Eigenschaften zu entwerfen. Sie konzentrieren sich darauf, Herausforderungen in der Chemie mit rechnerischen L\u00f6sungen zu verbinden, und haben mehrere rechnerische Modelle entwickelt, wie ShEPhERD, das jetzt von Pharmaunternehmen zur Entdeckung neuer potenzieller Medikamente eingesetzt wird, und FlowER, ein weiteres generatives KI-Modell zur Vorhersage von Reaktionsprodukten. Diese Projekte schreiben Zeile f\u00fcr Zeile ein neues Drehbuch f\u00fcr KI in der Arzneimittelforschung.<\/p>\n

Unter Coleys Leitung erforschen die Studierenden verschiedene Facetten der Optimierung chemischer Reaktionen, wie computergest\u00fctzte Strukturaufkl\u00e4rung, Laborautomatisierung und Versuchsplanung. \u201cWir hoffen, dass wir durch diese verschiedenen Forschungsstr\u00e4nge die Grenzen der KI in der Chemie erweitern k\u00f6nnen\u201d, sagt Coley. Und so schreiben sie weiter an den Schockwellen im sich st\u00e4ndig weiterentwickelnden Bereich der KI und Chemie.<\/p>\n

Wenn Sie sich f\u00fcr das Potenzial der KI-Automatisierung f\u00fcr Ihr Unternehmen interessieren, sollten Sie die L\u00f6sungen mit implementi.ai<\/a>. <\/p>\n

Weitere Informationen finden Sie im Originalartikel \u00fcber Connor Coleys Arbeit hier<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

There’s a world of chemical compounds out there, some as large as 1060, any of which could potentially function as small-molecule drugs. It’s a monumental task for scientists to assess each one – think finding one particular grain of sand on a beach. But, thanks to the latest advancements in artificial intelligence, the challenge is becoming less daunting. Researchers now have the tools to sift through potential drug candidates far more efficiently. Enter leading figure in this exciting field, MIT Associate Professor Connor Coley, PhD \u201919. Straddling the world of chemical engineering and computer science, Coley wears many hats. He […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":8752,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-8751","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8751","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8751"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8751\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8752"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8751"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8751"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8751"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}