Wissenschaftliche Arbeiten erfordern oft das Durchsuchen riesiger Datenmengen, was für Menschen eine äußerst schwierige Aufgabe, für schwache Nerven jedoch ein Kinderspiel ist. Eine neue Plattform namens BacterAI Es kann bis zu 10.000 Experimente pro Tag durchführen, um mehr über Bakterien zu erfahren. Der menschliche Körper beherbergt eine Vielzahl von Mikroben, die nahezu jede Oberfläche innen und außen bedecken. Viele von ihnen sind für bestimmte Körperfunktionen lebenswichtig, andere verursachen Krankheiten. Forscher entdecken immer noch, wie untrennbar unsere Gesundheit mit dem Mikrobiom verbunden ist, aber die Durchsicht großer Datenmengen ist eine schwierige Aufgabe.
„Über die meisten Bakterien, die unsere Gesundheit beeinträchtigen, wissen wir so gut wie nichts“ er sagte Paul JensenAutor der neuen Studie. „Zu verstehen, wie Bakterien wachsen, ist der erste Schritt zur Veränderung unseres Mikrobioms.“ Da künstliche Intelligenz besonders gut darin ist, riesige Datensätze zu verarbeiten und Muster zu erkennen, haben Wissenschaftler sie bei der Analyse von Daten über Bakterien eingesetzt. Typischerweise geht es dabei darum, vorhandene Datensätze in Modelle für maschinelles Lernen einzuspeisen. Bei Arten, für die einfach nicht viele Daten verfügbar sind, ist dies jedoch nicht möglich. Und es muss berücksichtigt werden, dass etwa 90 % der Bakterien kaum oder gar nicht untersucht wurden.
Forscher der University of Michigan haben deshalb die Plattform BacterAI entwickelt, die Bakterien ohne Vorkenntnisse untersucht. Er baut seinen eigenen Datensatz von Grund auf auf, indem er Experimente für Laborroboter entwirft, die eins nach dem anderen ausführen, wobei die Ergebnisse jedes einzelnen Experiments in das nächste einfließen. BacterAI könnte seine Ergebnisse schließlich in eine Reihe logischer Regeln umwandeln, die menschliche Wissenschaftler verstehen und weiter testen können.
Zur Demonstration der Technologie beteiligte sich BacterAI an Arbeiten zum Stoffwechsel zweier häufiger Mundbakterien – Streptococcus gordonii A Streptococcus sanguinis. Dazu gehört die Identifizierung der spezifischen Aminosäurekombination, die diese Bakterien aus einem Satz von 20 lebenswichtigen Aminosäuren verbrauchen. Diese Aufgabe erfordert das Sortieren von über einer Million möglicher Kombinationen.
BacterAI konnte täglich mehrere hundert Aminosäurekombinationen testen, die vielversprechendsten auswählen und diese in weiteren Experimenten verfolgen. Er führte bis zu 10.000 Experimente pro Tag durch und konnte nach neun Tagen in 90 % der Fälle genaue Vorhersagen treffen. Das Team hofft, dass BacterAI dazu genutzt werden kann, Entdeckungen über Bakterien zu beschleunigen, die dann zur Entwicklung neuer Medikamente oder anderer nützlicher Moleküle genutzt werden könnten. Die Forschung war veröffentlicht in der Zeitschrift Nature Microbiology.
Quelle: newatlas.com.
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