LatentMol: Lernen molekularer Repräsentationen im Set-Kontext

LatentMol: Lernen molekularer Repräsentationen im Set-Kontext

In der Chemie wirken Moleküle selten allein. Häufig entfalten sie ihre Wirkung erst im Zusammenspiel, etwa wenn mehrere Arzneimittel miteinander kombiniert werden. Derartige Wechselwirkungen werden von derzeit gängigen KI-Modellen vernachlässigt, die zumeist nur das Verhalten einzelner Moleküle berücksichtigen. Daher entwickelte Nora Baiersdorf ein neues Modell: „LatentMol“ kann ganze Molekülgruppen gemeinsam analysieren. Ein neuartiger Mechanismus sorgt dafür, dass jedes Molekül im Zusammenspiel mit anderen bewertet wird. Erste Tests zeigten, dass sich die Wechselwirkungen zwischen Molekülen so besser erfassen lassen als mit bisherigen Ansätzen. Damit eröffnet der Ansatz neue Möglichkeiten, komplexe chemische Prozesse gezielter zu untersuchen – etwa bei der Entwicklung neuer Medikamentenkombinationen.