AgPlenus startet KI-Modell zur Vorhersage von Antimykotika-Potenz

Das israelische Unternehmen AgPlenus Ltd. hat die Einführung seines KI-Modells Antifungal Potency Predictor (APP) bekannt gegeben. Dieses Modell sagt die antimykotische Potenz von kleinen Molekülen direkt anhand ihrer chemischen Strukturen voraus und erweitert damit die Fähigkeiten der ChemPass AI for Ag™-Plattform von Evogene, indem es die biologische Wirksamkeit vor der Synthese und biologischen Tests prognostiziert.

Pilzkrankheiten verursachen weltweit erhebliche Ernteverluste, die sich auf jährlich zig Milliarden Dollar an wirtschaftlichen Schäden belaufen und die Ernährungssicherheit bedrohen. Die weit verbreitete Anwendung bestehender Fungizide hat zudem zu erhöhter Resistenz geführt, was einen dringenden Bedarf an neuartigen Fungiziden mit neuen Wirkmechanismen schafft.

Das APP-Modell nutzt fortschrittliche maschinelle Lernalgorithmen, die auf den proprietären Datensätzen von AgPlenus trainiert wurden. Es prognostiziert die antimykotische Potenz in den frühesten Entdeckungsphasen und ermöglicht so fundierte Entscheidungen vor der chemischen Synthese und biologischen Tests. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Anzahl der Moleküle zu reduzieren, die experimentell ausgewertet werden müssen, und Ressourcen auf Kandidaten mit höherer Erfolgswahrscheinlichkeit zu konzentrieren.

Das neue Modell soll die internen Fungizid-Pipeline von AgPlenus vorantreiben, einschließlich der Entwicklung des APTF-1-Targets zur Bekämpfung von Septoria Wheat Blotch. Es soll auch Pipeline-Erweiterungen zur Bekämpfung anderer wichtiger Krankheitserreger unterstützen. AgPlenus und Evogene planen, auf dieser Technologie aufbauend weitere prädiktive KI-Modelle zu entwickeln.

AgPlenus konzentriert sich auf die Entwicklung neuartiger, nachhaltiger Pflanzenschutzlösungen. Das Mutterunternehmen Evogene ist führend in der computergestützten Chemie und im KI-gestützten Design von kleinen Molekülen für die Pharma- und Agrarindustrie.