KI News: Kurz und klar.

In der Welt der Bayesian Optimization (BO) gilt seit langem die Annahme, dass die Zielfunktion überall gleich glatt sei. Diese Vereinfachung stößt jedoch bei komplexen, mehrregimigen Aufgaben wie der Suche nach molekularen Konformern oder der Wirkstoffentwicklung auf ihre Grenzen. Dort gibt es deutlich unterschiedliche Energiebasen oder heterogene molekulare Rahmen, die von einer einzigen Gaußschen Prozessmodellierung (GP) nicht adäquat erfasst werden können.

In der Wirkstoffentwicklung steht die optimale Reihenfolge von Experimenten im Mittelpunkt eines komplexen Planungsproblems, bei dem Unsicherheit und knappe Ressourcen dominieren. Ein neues, modellbasiertes Reinforcement-Learning-Framework namens Implicit Bayesian Markov Decision Process (IBMDP) löst dieses Problem ohne die Notwendigkeit eines simulierten Umfelds.

In einem inspirierenden Gespräch am Montag bei der J.P. Morgan Healthcare Conference in San Francisco haben die CEOs von NVIDIA und Lilly ein gemeinsames Zukunftsprojekt vorgestellt, das die Grenzen der Arzneimittelforschung neu definiert.

Die präzise Erzeugung von 3D‑Molekülgeometrien ist ein entscheidender Schritt in der Wirkstoffentwicklung und Materialforschung. Traditionelle Ansätze nutzen 1D‑Darstellungen wie SELFIES, um die chemische Gültigkeit sicherzustellen, doch sie nutzen die tiefen chemischen Erkenntnisse, die in diesen 1D‑Modellen verborgen sind, nicht vollständig aus. MolSculpt schließt diese Lücke, indem es 3D‑Geometrien direkt aus chemischer Syntax „formt“.

Die neue Plattform DynaMate ermöglicht es, komplette molekulare Dynamik‑Simulationen von Proteinen und Protein‑Ligand‑Komplexen ohne manuellen Aufwand durchzuführen. Durch die Kombination von großen Sprachmodellen, dynamischem Tool‑Einsatz und selbstkorrigierendem Verhalten kann DynaMate die gesamte Pipeline von der Parameterisierung bis zur Analyse eigenständig steuern.

In der frühen Phase der Wirkstoffentwicklung spielt die Vorhersage der Bioaktivität von Molekülen gegen Zielproteine eine entscheidende Rolle. Traditionelle QSAR‑Modelle, die ausschließlich auf molekularen Deskriptoren basieren, stoßen häufig an ihre Grenzen, weil sie strukturelle und kontextuelle Informationen, die in jedem Molekül eingebettet sind, nicht vollständig erfassen können.

Die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt, insbesondere bei mathematischen und logischen Aufgaben. Durch Techniken wie Chain-of-Thought (CoT) werden Probleme in kleinere, sequentielle Schritte zerlegt, was die Nachvollziehbarkeit und Genauigkeit der Antworten verbessert.

Im Jahr 2017, kurz nach seinem Doktorat in theoretischer Chemie, hörte John Jumper Gerüchte, dass Google DeepMind seine Forschung von spielerischer KI auf ein geheimes Projekt zur Vorhersage von Proteinstrukturen verlagert hatte. Er bewarb sich sofort für eine Stelle.

In der Wirkstoffentwicklung ist es entscheidend, nicht nur ein Molekül, sondern ein repräsentatives Set seiner niedrigenergetischen Konformationen zu erzeugen. Traditionelle 3‑D‑Design‑Modelle, die auf Flow‑Matching oder Diffusion basieren, beschränken sich meist auf die Generierung einer einzigen Struktur. Diese Einschränkung verhindert, dass das vollständige Konformationslandscape – das die Bindungsaffinität und andere physikalisch‑chemische Eigenschaften bestimmt – berücksichtigt wird.

In der Welt der experimentellen Entscheidungsfindung strebt die Best‑Arm‑Identification (BAI) danach, den leistungsstärksten „Arm“ – also die beste Option – aus einer Menge von K Alternativen zu bestimmen. Doch in vielen praktischen Szenarien muss diese Wahl zusätzlich bestimmte Zulässigkeitskriterien erfüllen. Ein klassisches Beispiel ist die Wirkstoffentwicklung, bei der ein Medikament nicht nur wirksam, sondern auch innerhalb sicherer Toxizitäts‑ und Löslichkeitsgrenzen liegen muss.

In der strukturbasierten Wirkstoffentwicklung hat die Integration von künstlicher Intelligenz neue Wege eröffnet, insbesondere bei der Erzeugung von Hit- und Lead-Kandidaten. Dennoch vernachlässigen viele KI-Ansätze die entscheidende Rolle von endogenen Protein‑Peptid-Interaktionen, was zu weniger optimalen Molekülentwürfen führen kann.

Ein neues arXiv‑Veröffentlichung (2508.19394v1) präsentiert einen hybriden Quantum‑Classical‑Autoencoder, der die Rekonstruktion von SMILES‑Strings – der Standardnotation für chemische Strukturen – deutlich verbessert. Durch die Kombination von quantenmechanischen Encodings mit klassischen Sequenzmodellen erreicht die Methode eine Quantum‑Fidelity von rund 84 % und eine klassische Rekonstruktionsähnlichkeit von 60 %, was die bisherigen Quantum‑Baselines deutlich übertrifft.

Graph Neural Networks (GNNs) haben sich als äußerst leistungsfähig bei der Vorhersage molekularer Eigenschaften erwiesen, indem sie die komplexe Struktur von Molekülen in Graphenform nutzen. Ihre „Black‑Box“-Natur erschwert jedoch die Interpretation der Ergebnisse, was insbesondere in sensiblen Bereichen wie der Wirkstoffentwicklung oder Materialforschung ein Hindernis darstellt.

Forscher haben erstmals eine nicht-asymptotische Konvergenzanalyse für scorebasierte Graph-Generative Modelle (SGGMs) veröffentlicht – ein Meilenstein für Anwendungen wie die Wirkstoffentwicklung und die Proteinsynthese. Diese Modelle haben sich in der Praxis als äußerst leistungsfähig erwiesen, doch ihr theoretisches Verhalten blieb bislang weitgehend unerforscht.