Geeignete Pflanzen

KI hilft bei Suche nach Anti-Malaria-Wirkstoffen

Künstliche Intelligenz beschleunigt die Entdeckung von Pflanzen mit Anti-Malaria-Eigenschaften. Zu diesem Schluss kommt ein internationales Forschungsteam mit Schweizer Beteiligung in einer neuen Studie. Die Wissenschaftler der Royal Botanic Gardens in London und der Universität Freiburg entwickelten dafür eine neue Methode, die auf maschinellem Lernen basiert.

Die Vorgehensweise habe in kurzer Zeit mindestens 1300 Arten mit Anti-Malaria-Eigenschaften entdeckt, die mit herkömmlichen Methoden nicht gefunden worden wären, so die Forschenden in der im Fachblatt „Frontiers in Plant Science“ veröffentlichten 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 7677 der Arten genauer untersucht werden sollten. Knapp jede Sechste davon wäre den Wissenschaftlern zufolge mit konventionellen Methoden übersehen worden.