Wirkstoffforschung: KI wird im Bereich der Arzneimittelforschung häufig eingesetzt.Durch die Analyse einer großen Menge an Verbindungsstruktur- und Aktivitätsdaten können die pharmakologischen Eigenschaften und die Toxizität von Molekülen vorhergesagt werden, wodurch der Prozess des Arzneimittelscreenings und der Arzneimitteloptimierung beschleunigt wird.Beispielsweise kann KI maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um neue Wirkstoffziele aus umfangreicher Literatur und experimentellen Daten zu ermitteln und so Arzneimittelforschern neue therapeutische Richtungen zu bieten.
Produktoptimierung: KI kann für die mikrobielle Stoffwechseltechnik und Produktoptimierung eingesetzt werden.Durch die Analyse genomischer Daten und Stoffwechselwege kann KI potenzielle Wege und Schlüsselenzyme identifizieren, um das Stoffwechselnetzwerk von Mikroorganismen zu optimieren und die Produktakkumulation zu verbessern.Darüber hinaus kann KI prädiktive Modellierungs- und Optimierungstools verwenden, um Betriebsparameter in Fermentationsprozessen zu optimieren und so die Produktqualität und -ausbeute zu verbessern.
Abfallbehandlung: KI kann zur Abfallbehandlung und Ressourcenrückgewinnung eingesetzt werden.Durch die Analyse der Zusammensetzung und Eigenschaften von Abfällen kann KI dabei helfen, die besten Behandlungsmethoden und -parameter zu bestimmen, um die Kosten für die Abfallbehandlung zu senken und die Auswirkungen auf die Umwelt zu minimieren.Beispielsweise können KI-Anwendungen im Bioenergiebereich dazu beitragen, Zelluloseabbauprozesse zu optimieren und die Bioenergieausbeute zu verbessern.
Genomforschung: KI kann die Genomforschung unterstützen und eine schnellere und genauere Genomanalyse und Annotation ermöglichen.Durch die Analyse umfangreicher Genomsequenzdaten kann KI neue Genfragmente, Funktionselemente und deren Wechselwirkungen entdecken und so die Genfunktionsforschung und Gentechnik unterstützen.
Experimentelle Planung und Optimierung: KI kann die optimale Kombination experimenteller Parameter durch Analyse experimenteller Daten und Simulationsalgorithmen vorhersagen und dadurch die experimentelle Effizienz und Zuverlässigkeit verbessern.Darüber hinaus kann KI bei der experimentellen Gestaltung und Optimierung helfen und so unnötige Versuche und Ressourcenverschwendung reduzieren.
Diese praktischen Beispiele stellen nur einen kleinen Teil der KI-Anwendungen in der Bioprozessentwicklung dar.Da die KI-Technologie weiter voranschreitet, erwarten wir, dass immer mehr innovative Fälle die Entwicklung und Anwendung von Bioprozessen vorantreiben werden.
Zeitpunkt der Veröffentlichung: 10. Juli 2023