Vor- und Nachteile generativer KI in der Biotechnologie

Die Forschung und Entwicklung im Bereich Biotechnologie hat einige der beeindruckendsten Innovationen hervorgebracht, von der rekombinanten DNA bis hin zur Genom-Editierung. Der Weg zur Kommerzialisierung war zwar schon immer eine Herausforderung, aber viele grundlegende Innovationshindernisse sind größer geworden. Derzeit gibt es eine Flut unstrukturierter Daten und Ideen. Diese in weltverändernde Ideen umzusetzen, stellt eine große organisatorische und logistische Herausforderung dar.

Mit dem Aufkommen generativer KI im vergangenen Jahr zeichnet sich eine Lösung für einige dieser Probleme ab. Generative KI kann divergentes Denken fördern, die Vorurteile von Experten herausfordern, Ideen evaluieren und verfeinern und die Zusammenarbeit in Nischenforschungsbereichen erleichtern. Sie rationalisiert auch den Datenlebenszyklus und verändert die kreativen Aspekte des Betriebs von Biotech-Laboren, wie z. B. die Automatisierung und Verbesserung der Qualität von Inhalten, von Labornotizbüchern bis hin zu veröffentlichter wissenschaftlicher Literatur.

Im folgenden Blog schauen wir uns an, was generative KI ist, wie sie funktioniert und welche Anwendungen sie in der Biotechnologie und den Biowissenschaften im Allgemeinen hat.

Was ist Generative KI? 

Generative KI, oder Gen AI, ist eine Klasse von Techniken und Algorithmen für künstliche Intelligenz, die neue Datenproben oder Inhalte generieren, darunter Audio, Code, Bilder, Text, Simulationen und Videos.

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

Gen AI umfasst eine Vielzahl von Algorithmen und Ansätzen

Gen AI bietet Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter Bildgenerierung, Textsynthese, Musikkomposition, Wirkstoffforschung und Inhaltserstellung. Sie ermöglicht die Generierung realistischer und vielfältiger Datenproben, erleichtert die Datenerweiterung für das Training von Modellen für maschinelles Lernen und fördert Kreativität und Innovation bei KI-gestützten Anwendungen.

Es gibt verschiedene Algorithmen und Ansätze, darunter:

• Generative gegnerische Netzwerke (GANs): GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen, einem Generator und einem Diskriminator, die gleichzeitig kompetitiv trainiert werden. Der Generator lernt, realistische Datenproben wie Bilder, Text oder Audio zu generieren, während der Diskriminator lernt, zwischen echten und generierten Samples zu unterscheiden. Durch kontradiktorisches Training erzeugen GANs hochwertige synthetische Daten, die der Verteilung realer Daten sehr ähnlich sind.
• Variationelle Autoencoder (VAEs): VAEs sind probabilistische generative Modelle, die lernen, Datenproben in einen niedrigdimensionalen Latenzraum zu kodieren und zu dekodieren. VAEs können neue Datenproben generieren, die die Variabilität und Struktur der Trainingsdaten erfassen, indem sie Proben aus dem latenten Raum ziehen und die Proben wieder in den ursprünglichen Datenraum dekodieren. VAEs werden häufig zur Generierung von Bildern, Text und anderen komplexen Datentypen verwendet.
• Autoregressive Modelle: Autoregressive Modelle wie autoregressive neuronale Netze (ARNs) und Modelle mit autoregressivem gleitendem Durchschnitt (ARMA) generieren Datensequenzen, indem sie die bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung jedes Datenpunkts anhand der vorherigen Beobachtungen modellieren. Autoregressive Modelle generieren durch iteratives Abtasten anhand der bedingten Verteilung Sequenzen von Datenstichproben, z. B. Zeitreihendaten, Sprache oder Text.
• Transformatoren: Transformers sind eine Klasse von Deep-Learning-Architekturen, die bei Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) auf dem neuesten Stand der Technik sind. 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 Tokens in einer Sequenz modellieren.

Wie funktioniert Gen AI?

Die KI der Generation verwendet verschiedene Techniken — darunter neuronale Netze und Deep-Learning-Algorithmen —, um Muster zu identifizieren und darauf basierend neue Ergebnisse zu generieren. Der Trainingsprozess für ein generatives Modell beinhaltet die Zuführung eines großen Datensatzes an Beispielen wie Bildern, Text, Audio und Videos. Während traditionelle KI darauf abzielt, bestimmte Aufgaben auf der Grundlage vordefinierter Regeln und Muster auszuführen, geht die KI der Generation A über diese Einschränkung hinaus und strebt danach, völlig neue Daten zu erstellen, die von Menschen erstellten Inhalten ähneln. EIN Sprachmodell ist ein Beispiel für Gen-KI, das ein probabilistisches Modell einer natürlichen Sprache verwendet, das anhand von Textkorpora in einer oder mehreren Sprachen, in denen sie trainiert wurde, Wahrscheinlichkeiten für eine Reihe von Wörtern generieren kann. Große Sprachmodelle sind in ihrer fortschrittlichsten Form eine Kombination aus neuronalen Feedforward-Netzwerken und Transformatoren.

Im Bereich der maschinellen Sprachverarbeitung gibt es auch eine neuronales Netzwerk, eine Methode der künstlichen Intelligenz, die Computern beibringt, Daten auf eine vom menschlichen Gehirn inspirierte Weise zu verarbeiten. Deep Learning ist eine Art maschinelles Lernverfahren, bei dem miteinander verbundene Knoten oder Neuronen in einer Schichtstruktur verwendet werden, die dem menschlichen Gehirn ähnelt. Diese Algorithmen können unterschiedliche Dateneingaben entgegennehmen und für Sprach- und Spracherkennung verwendet werden.

Wie wird Gen AI derzeit in der Biotechnologie eingesetzt?

Die KI der Generation wird zunehmend in der Biotechnologie und den Biowissenschaften in verschiedenen Anwendungen eingesetzt und nutzt ihre Fähigkeit, realistische und vielfältige Datenproben zu generieren. Zu den wichtigsten Bereichen, in denen die KI der Generation derzeit in der Biotechnologie und den Biowissenschaften eingesetzt wird, gehören:

• Wirkstoffforschung und -entwicklung: Gen AI generiert neuartige Molekülstrukturen mit den gewünschten Eigenschaften für Wirkstoffkandidaten. Generative Modelle wie GANs und VAE können neue chemische Verbindungen mit spezifischen pharmakologischen Eigenschaften erzeugen und so bei der Identifizierung potenzieller Arzneimittelkandidaten helfen Beschleunigung des Wirkstoffentdeckungsprozesses.
• Proteindesign und -technik: Techniken der Gen-KI werden eingesetzt, um Proteine entwerfen und konstruieren mit verbesserten Funktionen oder spezifischen biologischen Aktivitäten. Forscher können neuartige Enzyme, Antikörper oder Therapeutika für verschiedene Anwendungen entwickeln, darunter Enzymengineering, Wirkstoffverabreichung und Immuntherapie, indem sie Proteinsequenzen oder -strukturen mit den gewünschten Eigenschaften erzeugen.
• Biologische Bildsynthese: Generative Modelle synthetisieren Sie realistische biologische Bilder, wie Mikroskopiebilder von Zellen, Geweben oder Organismen. Diese synthetisierten Bilder können verwendet werden, um Trainingsdatensätze für Bildanalysealgorithmen zu erweitern, die Generalisierung von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern und Daten für das virtuelle Screening und Testen von Algorithmen in silico zu generieren.
• Omics-Datengenerierung: Techniken der Generation KI werden angewendet, um synthetische Omics-Daten zu generieren, einschließlich Genomik-, Transkriptomik-, Proteomik- und Metabolomikdaten. Synthetische Omics-Daten können verwendet werden, um reale experimentelle Daten zu ergänzen, biologische Prozesse zu simulieren und Rechenmodelle zu validieren, sodass Forscher komplexe biologische Systeme untersuchen und entdecken Sie Biomarker oder therapeutische Ziele.
• Text- und Literaturgenerierung: Generative Modelle generieren textbasierter Inhalt, wie z. B. wissenschaftliche Artikel, Literaturübersichten oder Berichte über Arzneimittelwechselwirkungen. Diese generierten Texte können Forschern bei der Literatursuche, der Entdeckung von Wissen und der Zusammenfassung von Daten helfen und so die literaturgestützte Recherche sowie die Entscheidungsfindung in den Biotechnologie- und Biowissenschaften erleichtern.
• Design und Synthese von Biomolekülen: Techniken der Generation KI werden verwendet, um Design und Synthese neuartiger Biomoleküle, wie Peptide, Aptamere oder Nukleinsäuren, mit spezifischen Funktionen oder Eigenschaften. Durch die Generierung von Sequenzen oder Strukturen mit den gewünschten Eigenschaften können Forscher Biomoleküle für diagnostische, therapeutische und biosensorische Anwendungen entwickeln.

Insgesamt revolutioniert die Generation KI die Biotechnologie und die Biowissenschaften, indem sie die Generierung neuartiger Datenproben, Moleküle und biologischer Einheiten ermöglicht, Innovationen fördert und Forschungs- und Entwicklungsbemühungen in verschiedenen Bereichen beschleunigt. Da sich das Feld weiter entwickelt, wird die Generation KI voraussichtlich eine zunehmend zentrale Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Biotechnologie und der Biowissenschaften, einschließlich der klinischen Forschung, spielen. Die Generation KI kann dabei helfen, herauszufinden, welche Patientenkohorten am besten auf bestimmte Medikamente ansprechen, und so zu einer stärker personalisierten Medizin führen. Auf der Betriebs- und Marketingaspekt, generative KI kann die Lieferkette, die Herstellungsprozesse sowie die Marketing- und Werbestrategie optimieren.

Was sind die Bedenken hinsichtlich des Einsatzes generativer KI in der Biotechnologie?

• Datenqualität und Voreingenommenheit: KI-Modelle der Generation hängen stark von der Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten ab. In den Biotechnologie- und Biowissenschaften können Datensätze unter Verzerrungen, Ungenauigkeiten oder einer begrenzten Vielfalt leiden, was sich auf die Leistung und die Generalisierungsfähigkeit auswirkt. Verzerrungen in den Trainingsdaten können zur Generierung verzerrter oder unrealistischer Stichproben führen, was die Zuverlässigkeit und Gültigkeit der generierten Ergebnisse beeinträchtigt.
• Interpretierbarkeit und Vertrauenswürdigkeit: Viele KI-Techniken der Generation, wie z. B. tiefe neuronale Netze, sind komplex und undurchsichtig, was es schwierig macht, die generierten Ergebnisse zu interpretieren und ihnen zu vertrauen. Bei kritischen Anwendungen wie der Wirkstoffforschung und dem Design von Biomolekülen ist es entscheidend zu verstehen, wie und warum generative Modelle bestimmte Ergebnisse erzeugen. Mangelnde Interpretierbarkeit kann die Einführung der Generation KI in Entscheidungsprozessen und bei behördlichen Genehmigungen behindern und ihren Nutzen in realen Anwendungen einschränken.
• Daten zuordnen: Die Kartierung von Daten in den Biotechnologie- und Biowissenschaften ist aufgrund der Komplexität und Heterogenität biologischer Systeme und der Vielfalt der Datentypen und -quellen mit Herausforderungen verbunden. Die Integration und Kartierung heterogener Datentypen erfordert die Harmonisierung von Datenstrukturen, Ontologien und Metadaten, um die Datenkonsistenz über Datensätze hinweg sicherzustellen. Herausforderungen bei der Kartierung von Daten können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen der Generation, die auf solchen Daten trainiert wurden, beeinträchtigen und sich auf deren Leistung und Anwendbarkeit in realen Szenarien auswirken. Die Bewältigung von Problemen im Zusammenhang mit der Kartierung von Daten ist unerlässlich, um die Qualität und Zuverlässigkeit der Dateneingaben für Gen-KI-Modelle in Biotechnologie und Biowissenschaften sicherzustellen.

Täglicher Einsatz von KI für den Laborbetrieb

Oben haben wir die breiteren Forschungsanwendungen aufgeführt, in denen die KI der Generation eingesetzt werden kann. Im täglichen Laborbetrieb kann der durchschnittliche Biowissenschaftler und Biotechniker die KI der Generation jedoch auf verschiedene Arten nutzen. Die KI der Generation kann manuelle und sich wiederholende Aufgaben ersetzen und so Ressourcen für komplexere und kreativere Aufgaben freisetzen.

• Datenanalyse und Interpretation: Die KI der Generation kann Wissenschaftlern dabei helfen, experimentelle Daten effizienter zu analysieren und zu interpretieren. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen können Wissenschaftler Modelle trainieren, um Muster zu erkennen, Korrelationen zu identifizieren und aussagekräftige Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen wie Omics-Daten, biologischen Bildern oder Screening-Ergebnissen mit hohem Durchsatz zu gewinnen. Die KI der Generation kann Datenanalyseaufgaben automatisieren, Dateninterpretationsprozesse rationalisieren und umsetzbare Erkenntnisse liefern, die als Grundlage für das Versuchsdesign und die Entscheidungsfindung im Labor dienen.
• Experimentelles Design und Planung: Die KI der Generation kann Wissenschaftlern bei der Planung und Planung von Experimenten helfen, indem sie Hypothesen aufstellt, Versuchsbedingungen optimiert und Ergebnisse vorhersagt. Mithilfe prädiktiver Modellierungstechniken können Wissenschaftler experimentelle Szenarien simulieren, experimentelle Ergebnisse vorhersagen und optimale experimentelle Parameter identifizieren, um die gewünschten Ziele zu erreichen. Gen AI kann bei der Optimierung des Versuchsdesigns, der Ressourcenzuweisung und der Risikobewertung helfen und Wissenschaftlern dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und die experimentelle Effizienz im Labor zu maximieren.
• Literatursuche und Wissensentdeckung: Die KI der Generation kann Wissenschaftlern bei der Literatursuche und Wissensfindung helfen, indem sie wissenschaftliche Literatur analysiert, relevante Informationen extrahiert und Wissen aus verschiedenen Quellen synthetisiert. Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) können Schlüsselkonzepte extrahieren, Beziehungen zwischen wissenschaftlichen Einheiten identifizieren und Ergebnisse aus Forschungsartikeln, Patenten und Datenbanken zusammenfassen. Die KI der Generation kann Prozesse der Literaturrecherche automatisieren, literaturgestützte Recherchen erleichtern und die Entdeckung von Wissen in bestimmten Forschungsbereichen beschleunigen, sodass Wissenschaftler über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben und fundierte Entscheidungen im Labor treffen können.

Zusammenfassung

Die Integration generativer KI in die Biotech-Branche bringt erhebliche Vorteile und erhebliche Bedenken mit sich. Durch den Einsatz generativer KI können Forscher die Herausforderung bewältigen, sich in riesigen Mengen unstrukturierter Daten und Ideen zurechtzufinden, divergentes Denken zu fördern und die Zusammenarbeit zwischen Nischenforschungsbereichen zu erleichtern. Darüber hinaus rationalisiert die generative KI verschiedene Aspekte des Laborbetriebs in Biotech-Laboren, von der Automatisierung der Inhaltsgenerierung bis hin zur Verbesserung der Qualität der wissenschaftlichen Literatur. Bedenken hinsichtlich der Datenqualität und -verzerrung, der Interpretierbarkeit, Vertrauenswürdigkeit und Datenzuordnung sind jedoch nach wie vor relevant. Trotz dieser Herausforderungen ist der tägliche Einsatz generativer KI im Laborbetrieb vielversprechend und ermöglicht es Wissenschaftlern, die Datenanalyse und -interpretation zu verbessern, das experimentelle Design und die Planung zu optimieren und die Literatursuche und Wissensentdeckung zu beschleunigen. Da sich die generative KI ständig weiterentwickelt, wird ihre Rolle bei der Revolutionierung der biotechnologischen Forschung und Entwicklung weiter zunehmen und die Zukunft der Präzisionsmedizin, der Wirkstoffforschung und anderer kritischer Bereiche der Biowissenschaften prägen.