Revolutionäre Methode spart bis zu 92 % Ressourcen bei der Wirkstoffentwicklung

In der Wirkstoffentwicklung steht die optimale Reihenfolge von Experimenten im Mittelpunkt eines komplexen Planungsproblems, bei dem Unsicherheit und knappe Ressourcen dominieren. Ein neues, modellbasiertes Reinforcement-Learning-Framework namens Implicit Bayesian Markov Decision Process (IBMDP) löst dieses Problem ohne die Notwendigkeit eines simulierten Umfelds.

IBMDP nutzt historische Daten, um eine nichtparametrische Glaubensverteilung über ähnliche Ergebnisse zu bilden. Durch Bayesianische Aktualisierung wird das Modell kontinuierlich verfeinert, während ein Ensemble von Monte‑Carlo Tree Search (MCTS)-Planern stabile Strategien generiert, die Informationsgewinn und Ressourceneffizienz ausbalancieren.

In einer realen Aufgabe zur Entwicklung von zentralnervösen System (CNS)-Wirkstoffen konnte IBMDP die Ressourcennutzung um bis zu 92 % senken, ohne die Entscheidungsqualität zu beeinträchtigen. In synthetischen Tests zeigte das System zudem eine deutlich höhere Übereinstimmung mit der optimalen Politik als ein deterministischer Value‑Iteration-Ansatz, der dieselbe Ähnlichkeits‑Modellierung verwendet.

Diese Ergebnisse unterstreichen, dass IBMDP eine praktikable Lösung für die sequentielle Planung von Experimenten in datenreichen, aber simulativen Umgebungen darstellt und damit die Effizienz und Zuverlässigkeit der Wirkstoffentwicklung erheblich steigert.