Modernste KI-Programme können die Entwicklung von Medikamenten unterstützen, indem sie die Wechselwirkung von Proteinen mit kleinen Molekülen vorhersagen. Forschende der Universität Basel zeigen jedoch, dass diese Programme nur Muster auswendig lernen, anstatt physikalische Zusammenhänge zu verstehen. Oft versagen sie bei neuen Proteinen, die für innovative Medikamente besonders interessant wären.
Ein amerikanisch-koreanisches Forschungsteam aus Dallas, Seattle, Seoul und Wonju hat ein Deep-Learning-Modell zur Vorhersage von Proteinkomplexstrukturen entwickelt, um vorhersagen zu können, welche Proteine mit welchen anderen Proteinen interagieren. Analysiert wurden rund 190 Millionen menschliche Proteinpaare. Es gelang ihnen, rund 5500 bisher unbekannte Interaktionen menschlicher Proteine vorherzusagen, darunter solche Proteine, die an Immunität, Stoffwechsel und Zellsignalisierung beteiligt sind.
Forschende des Helmholtz-Zentrums München und der Technischen Universität München (TUM) haben einen sogenannten NicheFormer entwickelt. Es handelt sich um das erste groß angelegte Foundation-Modell, das Einzelzellanalysen mit räumlicher Transkriptomik verbindet.
Forscherinnen und Forscher vom Leibniz-Institut für Arbeitsforschung in Dortmund (IfADo) herausgefunden, dass das genregulatorische Netzwerk des DNA-Transkriptionsfaktors CDX2 eine entscheidende Rolle dabei spielt, ob sich induzierte pluripotenten Stammzellen in funktionalere Leberzellen entwickeln können oder nicht.
Eine internationale Challenge lädt kreative Köpfe dazu ein, zu erforschen, wie künstliche Intelligenz das Adverse Outcome Pathway Framework stärken und weiterentwickeln kann.
Prof. Dr. Alexander Mosig hat seit diesem Monat die neu eingerichtete Professur für Tierversuchsersatzmethoden in der Infektions- und Entzündungsforschung am Universitätsklinikum Jena inne.
Ein italienisches Forschungsteam aus Genua hat mit einer MIVO®-Esophagus-on-Chip-Plattform die schützende und regenerierende Wirkung zweier verschiedener Wirkstoffe zum Schutz der Schleimhaut getestet. Ihre Testergebnisse erbracht. dass GSE Reflusolve Rapid im Vergleich zur zweiten Testsubstanz die bessere Wirkung im Modell im Verglich zu einem Arzneimittel auf Alginat- und Carbonat-Basis erzielte.
Ende September haben die National Institutes of Health (NIH) die Vergabe von Aufträgen zur Einführung eines Standardized Organoid Modeling (SOM) Centers bekannt gegeben. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz, Robotik und einer Vielzahl von menschlichen Zellquellen wird das neue NIH SOM Center Organoidmodelle standardisieren und zugänglich sowie reproduzierbar machen.
Ein Forschungsteam hat ein In-vitro-Menstruationszyklus-Protokoll (IVMC) mit menschlichen Endometrium-Organoide etabliert, das das Epithel in den wichtigsten Phasen des Menstruationszyklus, einschließlich Differenzierung, Hormonentzug, Abbau und Regeneration, originalgetreu nachbildet.
Forscher des Universitätsklinikums Utrecht haben ihre In-vivo-Forschung an Mäusen nach Unterstützung durch das 3Rs Centre Utrecht um tierfreie Methoden erweitert. Suppo3Rt ist eine mit Personal besetzte zentrale Anlaufstelle und bietet maßgeschneiderte Leitlinien für Forscher und andere Interessengruppen zu den Möglichkeiten von NAMs als Ersatz oder Reduzierung von Tierversuchen.