ChatDRex: KI‑gestützte, konversationsbasierte Plattform für Medikamenten‑Repurposing
Die Wiederverwendung bereits zugelassener Medikamente verspricht eine schnellere und kostengünstigere Alternative zu herkömmlichen Arzneimittelentwicklungen. Trotz dieser Vorteile gestaltet sich die in silico Vorhersage von Repurposing‑Kandidaten als komplexer Prozess, der die Zusammenarbeit von Fachleuten aus Pharmakologie, Medizin, Biologie und Bioinformatik erfordert.
Derzeit greifen einzelne, spezialisierte Algorithmen und Tools nur auf eng begrenzte Problembereiche zu. Heterogene und unstrukturierte Datenlandschaften führen dazu, dass diese Dienste nicht nahtlos in Forschungs‑ und Entwicklungs‑Workflows integriert werden können. Diese Fragmentierung erschwert es, die Potenziale von Medikamenten systematisch zu identifizieren.
ChatDRex löst dieses Problem mit einem konversationsbasierten, Multi‑Agenten‑System, das auf dem integrierten Systems‑Medicine‑Knowledge‑Graph NeDRex aufbaut. Durch natürliche Sprachschnittstellen können Nutzerinnen und Nutzer direkt auf das umfangreiche biomedizinische Netzwerk zugreifen. Spezialisierte Agenten führen Netzwerk‑Analysen, Repurposing‑Vorhersagen, Funktionskohärenz‑Bewertungen, Literatur‑Mining und wissenschaftliche Diskussionen durch.
Die flexible Agentenarchitektur verteilt Aufgaben wie Anfrage‑Routing, Datenabruf, Algorithmus‑Ausführung und Ergebnisvisualisierung. Ein dedizierter Reasoning‑Modul hält die Nutzerinnen und Nutzer im Entscheidungsprozess und erkennt potenzielle Halluzinationen. Dadurch wird die Durchführung komplexer bioinformatischer Analysen für Ärztinnen, Forscherinnen und andere Fachleute ohne tiefgehende Computer‑Science‑Kenntnisse möglich.
ChatDRex stellt damit ein zukunftsweisendes Werkzeug dar, das die Entdeckung neuer Therapieansätze beschleunigt und die Brücke zwischen klinischer Praxis und datengetriebener Forschung schlägt. Durch die Kombination von KI‑gestützter Analyse, natürlicher Sprache und kollaborativer Agentenarbeit eröffnet die Plattform neue Möglichkeiten für die effiziente Identifizierung von Medikamenten‑Repurposing‑Kandidaten.