Forschende der TU Dresden und des Biotech-Unternehmens Genentech haben in einer aktuellen Nature Cancer-Veröffentlichung aufgezeigt, wie autonome KI-Modelle zukünftig die Arbeitsabläufe in der Krebsforschung und darüber hinaus verändern könnten. Durch den Einsatz großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und sogenannter KI-Agenten sollen komplexe, mehrstufige Forschungsprozesse automatisiert und beschleunigt werden.

Das musst Du wissen: TU Dresden und Genentech – Wie autonome KI-Modelle die Krebsforschung revolutionieren könnten

• Einsatz von KI-Agenten: Autonome Systeme auf Basis großer Sprachmodelle wie ChatGPT können zukünftig komplette Forschungsabläufe planen und ausführen.
• Unterstützung in der Krebsforschung: KI-Modelle automatisieren Schritte wie Literaturrecherche, Projektplanung, 3D-Modellierung von Medikamenten oder die Vorbereitung klinischer Studien.
• Zeiteinsparung: Arbeiten, die bislang Monate oder Jahre dauerten – wie die Analyse von Literatur oder Proteinstrukturen – lassen sich in Minuten erledigen.
• Zusammenarbeit von Mensch und Maschine: Forschende behalten die Kontrolle, während KI zeitaufwändige Routinearbeiten übernimmt.
• Ziel: Mehr Freiraum für kreative Forschungsideen und strategische Entscheidungen in der biomedizinischen Forschung.

KI-Agenten als Co-Piloten der Forschung

Künstliche Intelligenz unterstützt die Wissenschaft bereits heute, etwa bei Datenanalysen oder Modellierungen. Doch bislang waren KI-Modelle stark auf die Vorgaben und Anleitung durch Menschen angewiesen. Die neueren Entwicklungen in Form autonomer KI-Agenten und großer Sprachmodelle könnten das ändern: KI-Systeme, die eigenständig lernen, reflektieren und Informationen verarbeiten, könnten in Zukunft als intelligente „Co-Piloten“ fungieren, die Forschende entlasten.

Dabei arbeiten die Modelle nicht mehr nur mit reinen Textdaten. Dank der Fähigkeit, auch Bilder, Videos, Tabellen und Diagramme zu interpretieren, lassen sich mehrstufige wissenschaftliche Aufgaben wie Literaturrecherchen oder die Planung von Experimenten effizient automatisieren. Besonders in der biomedizinischen Forschung, wo zeitintensive Prozesse dominieren, könnte das zu einem Paradigmenwechsel führen.

Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe

Ein Beispiel aus der Krebsforschung: Die Identifizierung neuer Angriffspunkte für Krebsmedikamente erfordert bisher umfangreiche Literaturrecherchen und hochkomplexe Modellierungen von Molekülstrukturen. Ein Prozess, der bisher Monate oder sogar Jahre in Anspruch nehmen konnte. Autonome KI-Agenten mit Internetzugriff können hingegen hunderte wissenschaftliche Publikationen in kürzester Zeit analysieren und gleichzeitig mögliche 3D-Strukturen von Proteinen oder Medikamenten simulieren.

Solche automatisierten Analysen ermöglichen es den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, sich auf die Interpretation der Ergebnisse zu konzentrieren. KI nimmt die mühsame Detailarbeit ab und schafft so mehr Raum für kreative Forschungsansätze und strategische Entscheidungen.

Zusammenarbeit von Mensch und KI bleibt entscheidend

Trotz der zunehmenden Autonomie von KI-Modellen bleibt die menschliche Expertise unverzichtbar. Forschende leiten die Systeme an, überprüfen die Zwischenergebnisse und behalten die Kontrolle über die Forschungsprozesse. KI-Agenten sollen somit keine Ersatzlösung sein, sondern eine Ergänzung, die den Arbeitsalltag erleichtert und die Forschung beschleunigt.

Wie Prof. Jakob N. Kather, Professor für Klinische Künstliche Intelligenz an der TU Dresden, betont:

„Diese neuen Systeme werden die biomedizinische Forschung maßgeblich verändern und beschleunigen. Zugleich müssen sich Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auch der ethischen und sicherheitsrelevanten Konsequenzen bewusst sein. Es ist unsere Aufgabe, KI verantwortungsvoll einzusetzen und die dafür erforderlichen Rahmenbedingungen zu definieren.“

Ein verantwortungsvoller Einsatz der KI ist also zentral, um deren Potenzial voll auszuschöpfen und gleichzeitig Risiken zu minimieren.

Fazit: TU Dresden und Genentech – Wie autonome KI-Modelle die Krebsforschung revolutionieren könnten

Die Kombination aus autonomen KI-Modellen und großen Sprachmodellen hat das Potenzial, die Krebsforschung grundlegend zu verändern. Indem zeitaufwändige Routineaufgaben automatisiert werden, können sich Forschende stärker auf die kreativen und strategischen Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren. Die Entwicklung markiert nicht nur einen technologischen Fortschritt, sondern eröffnet neue Möglichkeiten, um Krebs besser zu verstehen und innovative Therapien zu entwickeln.

Quelle: Nature Cancer – How AI agents will change cancer research and oncology