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Vorteile und Nachteile der generativen KI in der Biotechnologie

von Zareh Zurabyan 9 Minuten lesen 02 Mai 2024

Die biotechnologische Forschung und Entwicklung hat einige der beeindruckendsten Innovationen hervorgebracht, von der rekombinanten DNA bis zum Genome Editing. Der Weg zur Kommerzialisierung war schon immer schwierig, aber viele grundlegende Hindernisse für Innovationen sind größer geworden. Derzeit gibt es ein Übermaß an unstrukturierten Daten und Ideen. Diese in weltverändernde Ideen zu verwandeln, stellt eine enorme organisatorische und logistische Herausforderung dar.

Mit dem Aufkommen der generativen KI im letzten Jahr zeichnet sich eine Lösung für einige dieser Probleme ab. Generative KI kann divergentes Denken fördern, die Voreingenommenheit von Experten in Frage stellen, Ideen bewerten und verfeinern und die Zusammenarbeit über Nischenforschungsbereiche hinweg erleichtern. Sie rationalisiert auch den Lebenszyklus von Daten und verändert die kreativen Aspekte von Biotech-Laborabläufen, wie etwa die Automatisierung und Verbesserung der Qualität von Inhalten, von Labornotizen bis hin zur veröffentlichten wissenschaftlichen Literatur. 

Im folgenden Blog erfahren Sie, was generative KI ist, wie sie funktioniert und wie sie in der Biotechnologie und den Biowissenschaften im Allgemeinen eingesetzt wird.

Was ist generative KI? 

Generative KI oder Gen-KI ist eine Klasse von Techniken und Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die neue Datenmuster oder Inhalte erzeugen, darunter Audio, Code, Bilder, Text, Simulationen und Videos. 

Im Gegensatz zu diskriminativen Modellen, die sich auf Klassifizierungs- oder Vorhersageaufgaben auf der Grundlage vorhandener Daten konzentrieren, lernen generative Modelle die zugrunde liegenden Muster und Strukturen der Daten, um neue Instanzen zu erzeugen, die den Trainingsdaten statistisch ähnlich sind.

Gen AI umfasst ein breites Spektrum an Algorithmen und Ansätzen

Gen AI findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, darunter Bilderzeugung, Textsynthese, Musikkomposition, Arzneimittelentdeckung und Inhaltserstellung. Es ermöglicht die Erzeugung realistischer und vielfältiger Datenproben, erleichtert die Datenerweiterung für das Training von maschinellen Lernmodellen und fördert Kreativität und Innovation bei KI-gesteuerten Anwendungen.

Es gibt verschiedene Algorithmen und Ansätze, darunter:

  • Generative adversarische Netzwerke (GANs): GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen, einem Generator und einem Diskriminator, die gleichzeitig in einer konkurrierenden Weise trainiert werden. Der Generator lernt, realistische Datenmuster zu erzeugen, z. B. Bilder, Text oder Audio, während der Diskriminator lernt, zwischen echten und erzeugten Mustern zu unterscheiden. Durch kontradiktorisches Training erzeugen GANs qualitativ hochwertige synthetische Daten, die der Verteilung der realen Daten sehr ähnlich sind.
  • Variationale Autoencoder (VAEs): VAEs sind probabilistische generative Modelle, die lernen, Datenproben in einen niedrigdimensionalen latenten Raum zu kodieren und zu dekodieren. Durch die Entnahme von Stichproben aus dem latenten Raum und die Dekodierung der Stichproben zurück in den ursprünglichen Datenraum können VAEs neue Datenstichproben erzeugen, die die Variabilität und Struktur der Trainingsdaten erfassen. VAEs werden häufig zur Generierung von Bildern, Text und anderen komplexen Datentypen verwendet.
  • Autoregressive Modelle: Autoregressive Modelle wie autoregressive neuronale Netze (ARN) und Modelle des autoregressiven gleitenden Mittelwerts (ARMA) erzeugen Datensequenzen, indem sie die bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung jedes Datenpunkts in Abhängigkeit von den vorherigen Beobachtungen modellieren. Durch iterative Stichprobenziehung aus der bedingten Verteilung erzeugen autoregressive Modelle Sequenzen von Datenproben, z. B. Zeitreihendaten, Sprache oder Text.
  • Transformers: Transformatoren sind eine Klasse von Deep-Learning-Architekturen, die bei Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Spitzenleistungen erzielt haben. Transformatoren, insbesondere Varianten wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) und BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), können kohärenten und kontextuell relevanten Text generieren, indem sie die Beziehungen zwischen Wörtern oder Token in einer Sequenz modellieren.

Wie funktioniert Gen AI?

Die generative KI setzt verschiedene Techniken ein - darunter neuronale Netze und Deep-Learning-Algorithmen -, um Muster zu erkennen und darauf basierend neue Ergebnisse zu generieren. Der Trainingsprozess für ein generatives Modell beinhaltet die Einspeisung eines großen Datensatzes von Beispielen, wie Bilder, Texte, Audio und Videos. Während die herkömmliche KI darauf abzielt, bestimmte Aufgaben auf der Grundlage vordefinierter Regeln und Muster auszuführen, geht die generative KI über diese Beschränkung hinaus und strebt danach, völlig neue Daten zu erstellen, die den von Menschen erstellten Inhalten ähneln. A Sprachmodell ist ein Beispiel für Gen-KI, bei dem ein probabilistisches Modell einer natürlichen Sprache verwendet wird, das auf der Grundlage von Textkorpora in einer oder mehreren Sprachen, auf denen es trainiert wurde, Wahrscheinlichkeiten für eine Reihe von Wörtern erzeugen kann. Große Sprachmodelle sind in ihrer fortgeschrittensten Form eine Kombination aus neuronalen Feedforward-Netzen und Transformatoren.

Im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache gibt es auch eine neuronales NetzDeep Learning ist eine Methode der künstlichen Intelligenz, die Computern beibringt, Daten in einer Weise zu verarbeiten, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Deep Learning ist eine Art von maschinellem Lernprozess, bei dem miteinander verbundene Knoten oder Neuronen in einer geschichteten Struktur verwendet werden, die dem menschlichen Gehirn ähnelt. Diese Algorithmen können verschiedene Dateneingaben verarbeiten und für die Sprach- und Stimmerkennung verwendet werden.

Wie wird Gen AI derzeit in der Biotechnologie eingesetzt?

Gen AI wird zunehmend in der Biotechnologie und den Biowissenschaften für verschiedene Anwendungen eingesetzt, wobei die Fähigkeit zur Erzeugung realistischer und vielfältiger Datenproben genutzt wird. Einige Schlüsselbereiche, in denen Gen-KI derzeit in der Biotechnologie und den Biowissenschaften eingesetzt wird, sind:

  • Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln: Gen AI erzeugt neuartige Molekularstrukturen mit gewünschten Eigenschaften für Arzneimittelkandidaten. Generative Modelle wie GANs und VAEs können neue chemische Verbindungen mit spezifischen pharmakologischen Eigenschaften generieren und helfen, potenzielle Arzneimittelkandidaten zu identifizieren und Beschleunigung des Prozesses der Arzneimittelentdeckung.
  • Proteindesign und -technik: Gen AI-Techniken werden eingesetzt, um Entwurf und Entwicklung von Proteinen mit verbesserten Funktionalitäten oder spezifischen biologischen Aktivitäten. Durch die Erzeugung von Proteinsequenzen oder -strukturen mit den gewünschten Eigenschaften können Forscher neuartige Enzyme, Antikörper oder Therapeutika für verschiedene Anwendungen wie Enzym-Engineering, Arzneimittelverabreichung und Immuntherapie entwickeln.
  • Biologische Bildsynthese: Generative Modelle realistische biologische Bilder zu synthetisierenwie z. B. Mikroskopieaufnahmen von Zellen, Geweben oder Organismen. Diese synthetisierten Bilder können verwendet werden, um Trainingsdatensätze für Bildanalysealgorithmen zu erweitern, die Verallgemeinerung von Modellen des maschinellen Lernens zu verbessern und Daten für das virtuelle Screening und Testen von Algorithmen in silico zu erzeugen.
  • Generierung von Omics-Daten: Gen AI-Techniken werden angewandt, um synthetische Omics-Daten zu generieren, einschließlich Genomics-, Transcriptomics-, Proteomics- und Metabolomics-Daten. Synthetische Omics-Daten können verwendet werden, um reale experimentelle Daten zu ergänzen, biologische Prozesse zu simulieren und Rechenmodelle zu validieren, so dass Forscher komplexe biologische Systeme erforschen und Entdeckung von Biomarkern oder therapeutischen Zielen.
  • Text- und Literaturerstellung: Generative Modelle erzeugen textbasierte Inhaltewie z. B. wissenschaftliche Artikel, Literaturübersichten oder Berichte über Arzneimittelinteraktionen. Diese generierten Texte können Forschern bei der Literatursuche, der Wissensentdeckung und der Datenzusammenfassung helfen und so die literaturbasierte Forschung und die Entscheidungsfindung in der Biotechnologie und den Biowissenschaften erleichtern.
  • Entwurf und Synthese von Biomolekülen: Gen AI-Techniken werden eingesetzt, um Entwurf und Synthese neuartiger Biomolekülewie Peptide, Aptamere oder Nukleinsäuren, mit spezifischen Funktionen oder Eigenschaften. Durch die Erzeugung von Sequenzen oder Strukturen mit gewünschten Eigenschaften können Forscher Biomoleküle für Diagnostik, Therapie und Biosensorik entwickeln.

Insgesamt revolutioniert die Gen-KI die Biotechnologie und die Biowissenschaften, indem sie die Generierung neuartiger Datenproben, Moleküle und biologischer Einheiten ermöglicht, Innovationen fördert und die Forschungs- und Entwicklungsbemühungen in verschiedenen Bereichen beschleunigt. Es wird erwartet, dass die Gen-KI bei der Gestaltung der Zukunft der Biotechnologie und der Biowissenschaften, einschließlich der klinischen Forschung, eine immer wichtigere Rolle spielen wird, da das Feld weiter voranschreitet. Genetische KI kann dabei helfen, herauszufinden, welche Patientenkohorten am besten auf bestimmte Medikamente ansprechen, und so eine stärker personalisierte Medizin entwickeln. Auf der operative und Marketing-SeiteDie generative KI kann die Lieferkette, die Produktionsprozesse sowie die Marketing- und Werbestrategie optimieren. 

Welche Bedenken gibt es gegen den Einsatz generativer KI in der Biotechnologie?

  • Datenqualität und Verzerrungen: Genetische KI-Modelle hängen stark von der Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten ab. In der Biotechnologie und den Biowissenschaften können Datensätze unter Verzerrungen, Ungenauigkeiten oder begrenzter Vielfalt leiden, was sich auf die Leistung und die Generalisierungsfähigkeit auswirkt. Verzerrungen in den Trainingsdaten können dazu führen, dass voreingenommene oder unrealistische Stichproben erzeugt werden, was die Zuverlässigkeit und Gültigkeit der erzeugten Ergebnisse beeinträchtigt.
  • Interpretierbarkeit und Vertrauenswürdigkeit: Viele Techniken der künstlichen Intelligenz, wie z. B. tiefe neuronale Netze, sind komplex und undurchsichtig, was es schwierig macht, die erzeugten Ergebnisse zu interpretieren und ihnen zu vertrauen. Bei kritischen Anwendungen wie der Arzneimittelentdeckung und dem Design von Biomolekülen ist es entscheidend zu verstehen, wie und warum generative Modelle bestimmte Ergebnisse erzeugen. Mangelnde Interpretierbarkeit kann die Übernahme von Gen-KI in Entscheidungsprozesse und behördliche Zulassungen behindern und ihren Nutzen in realen Anwendungen einschränken.
  • Daten kartieren: Das Mapping von Daten in der Biotechnologie und den Biowissenschaften ist aufgrund der Komplexität und Heterogenität biologischer Systeme und der Vielfalt der Datentypen und -quellen eine Herausforderung. Die Integration und das Mapping heterogener Datentypen erfordert die Harmonisierung von Datenstrukturen, Ontologien und Metadaten, um die Datenkonsistenz über verschiedene Datensätze hinweg sicherzustellen. Probleme beim Mapping von Daten können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen beeinträchtigen, die auf diesen Daten trainiert wurden, und sich somit auf ihre Leistung und Anwendbarkeit in realen Szenarien auswirken. Die Lösung von Problemen beim Mapping von Daten ist von entscheidender Bedeutung, um die Qualität und Zuverlässigkeit von Dateninputs für Gen-KI-Modelle in der Biotechnologie und den Biowissenschaften sicherzustellen. 

Alltäglicher Einsatz von KI im Laborbetrieb

Oben haben wir die breiteren Forschungsanwendungen aufgelistet, in denen Gen AI eingesetzt werden kann. Im täglichen Laborbetrieb kann der durchschnittliche Biowissenschaftler und Biotech-Wissenschaftler Gen-KI jedoch auf verschiedene Weise nutzen. Gen AI kann manuelle und sich wiederholende Aufgaben ersetzen, wodurch Ressourcen für komplexere und kreativere Aufgaben frei werden. 

  • Analyse und Interpretation der Daten: Gen AI kann Wissenschaftlern dabei helfen, experimentelle Daten effizienter zu analysieren und zu interpretieren. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens können Wissenschaftler Modelle trainieren, um Muster zu erkennen, Korrelationen zu identifizieren und aussagekräftige Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen wie Omics-Daten, biologischen Bildern oder Hochdurchsatz-Screening-Ergebnissen zu gewinnen. Gen AI kann Datenanalyseaufgaben automatisieren, Dateninterpretationsprozesse rationalisieren und umsetzbare Erkenntnisse liefern, die die Versuchsplanung und Entscheidungsfindung im Labor unterstützen.
  • Versuchsplanung und -durchführung: Gen AI kann Wissenschaftler bei der Konzeption und Planung von Experimenten unterstützen, indem sie Hypothesen aufstellt, die Versuchsbedingungen optimiert und die Ergebnisse vorhersagt. Durch den Einsatz prädiktiver Modellierungstechniken können Wissenschaftler experimentelle Szenarien simulieren, Versuchsergebnisse vorhersagen und optimale Versuchsparameter ermitteln, um die gewünschten Ziele zu erreichen. Gen AI kann bei der Optimierung der Versuchsplanung, der Ressourcenzuweisung und der Risikobewertung helfen, damit Wissenschaftler fundierte Entscheidungen treffen und die Effizienz von Experimenten im Labor maximieren können.
  • Literature Mining und Wissensentdeckung: Gen AI kann Wissenschaftler bei der Literatursuche und Wissensentdeckung unterstützen, indem sie wissenschaftliche Literatur analysiert, relevante Informationen extrahiert und Wissen aus verschiedenen Quellen zusammenfasst. NLP-Techniken (Natural Language Processing) können Schlüsselkonzepte extrahieren, Beziehungen zwischen wissenschaftlichen Entitäten identifizieren und Erkenntnisse aus Forschungsartikeln, Patenten und Datenbanken zusammenfassen. Gen AI kann Literaturrecherchen automatisieren, die literaturbasierte Forschung erleichtern und die Wissensentdeckung in bestimmten Forschungsbereichen beschleunigen, so dass Wissenschaftler über die neuesten Fortschritte auf dem Laufenden bleiben und fundierte Entscheidungen im Labor treffen können.

Zusammenfassung

Die Integration von generativer KI in die Biotech-Branche bringt erhebliche Vorteile, aber auch erhebliche Probleme mit sich. Durch den Einsatz generativer KI können Forscher die Herausforderung bewältigen, sich durch riesige Mengen unstrukturierter Daten und Ideen zu navigieren, divergierendes Denken zu fördern und die Zusammenarbeit über Nischenforschungsbereiche hinweg zu erleichtern. Darüber hinaus rationalisiert generative KI verschiedene Aspekte der Abläufe in Biotech-Labors, von der Automatisierung der Inhaltserstellung bis zur Verbesserung der Qualität wissenschaftlicher Literatur. Es bestehen jedoch weiterhin Bedenken hinsichtlich der Datenqualität und -verzerrung, der Interpretierbarkeit, der Vertrauenswürdigkeit und der Datenzuordnung. Trotz dieser Herausforderungen ist der alltägliche Einsatz generativer KI im Laborbetrieb vielversprechend. Er ermöglicht es Wissenschaftlern, die Datenanalyse und -interpretation zu verbessern, die Versuchsplanung und -durchführung zu optimieren und die Literaturrecherche und Wissensentdeckung zu beschleunigen. Mit der weiteren Entwicklung der generativen KI wird sich ihre Rolle bei der Revolutionierung der biotechnologischen Forschung und Entwicklung ausweiten und die Zukunft der Präzisionsmedizin, der Arzneimittelforschung und anderer wichtiger Bereiche der Biowissenschaften prägen.

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