Künstliche Intelligenz beschleunigt die Entdeckung von Pflanzen mit Anti-Malaria-Eigenschaften. Zu diesem Schluss ist ein internationales Forschungsteam mit Schweizer Beteiligung in einer neuen Studie im Fachblatt „Frontiers in Plant Science“ gekommen. Die Forscherinnen und Forscher der Royal Botanic Gardens in London und der Universität Freiburg (Unifr) entwickelten dafür eine neue Methode, die auf maschinellem Lernen basiert, wie Unifr mitteilte.
Diese Vorgehensweise habe in kurzer Zeit mindestens 1.300 Arten mit Anti-Malaria-Eigenschaften entdeckt, die mit herkömmlichen Methoden nicht gefunden worden wären, so die Forschenden in der Studie. Mit diesen Pflanzen könnten Malaria-Medikamente entwickelt werden.
Als reiche Quelle bioaktiver Substanzen haben Pflanzen laut der Universität Freiburg auch in der Vergangenheit die Grundlage für die Entwicklung zahlreicher Medikamente geliefert. So werden beispielsweise Chinin und Artemisinin – zwei wichtige Malaria-Medikamente – aus Pflanzen gewonnen. Resistenzen gegenüber diesen Medikamenten stellen laut den Forschenden jedoch eine wachsende Herausforderung dar.
Da es aber schätzungsweise 343.000 verschiedene Arten von Gefäßpflanzen gibt, kann die Identifizierung von Pflanzen mit Anti-Malaria-Wirkstoffen zeitaufwendig und kostspielig sein. In der Studie untersuchten die Forschenden 21.000 Arten aus drei Pflanzenfamilien. Die Ergebnisse zeigen, dass 7.677 der Arten genauer untersucht werden sollten. Knapp jede Sechste davon wäre laut den Forschenden mit konventionellen Methoden übersehen worden.
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(APA/ag/red.)
