{"id":62828,"date":"2025-07-22T12:28:41","date_gmt":"2025-07-22T10:28:41","guid":{"rendered":"https:\/\/go-microdose.com\/blog\/ki-entdeckt-ueber-100-000-neue-psychedelische-verbindungen\/"},"modified":"2026-04-10T14:02:29","modified_gmt":"2026-04-10T12:02:29","slug":"ki-entdeckt-ueber-100-000-neue-psychedelische-verbindungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/go-microdose.com\/de\/blog\/ki-entdeckt-ueber-100-000-neue-psychedelische-verbindungen\/","title":{"rendered":"KI entdeckt \u00fcber 100.000 neue psychedelische Verbindungen"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ver\u00e4ndert die Arzneimittelforschung rasant, und Psychedelika bilden da keine Ausnahme. In j\u00fcngsten Entwicklungen haben Wissenschaftler KI-Tools genutzt, um   <\/span><b>\u00fcber 100.000 potenzielle neue psychedelische Verbindungen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu identifizieren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dabei handelt es sich nicht einfach um zuf\u00e4llige Chemikalien \u2013 es sind Kandidaten, von denen vorhergesagt wird, dass sie mit denselben Gehirnrezeptoren interagieren, die auch bekannte Psychedelika ansprechen, was zu neuen Therapien f\u00fcr die psychische Gesundheit f\u00fchren k\u00f6nnte. Dieser Durchbruch zeigt die Kraft des maschinellen Lernens in der Chemie, bei dem Algorithmen den chemischen Raum weit \u00fcber das hinaus erkunden, was Menschen manuell leisten k\u00f6nnten. <\/span><\/p>\n<p><b>In diesem Blog erkl\u00e4ren wir, wie die KI diese Leistung vollbracht hat, welche Methoden verwendet wurden (von Deep-Learning-Modellen bis hin zu generativer Chemie) und was dies f\u00fcr die Zukunft der Psychedelika-Forschung und -Behandlungen bedeuten k\u00f6nnte.<\/b>[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Wie die KI Hunderttausende psychedelischer Kandidaten gefunden hat&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_single_image image=&#8220;58441&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; css_animation=&#8220;none&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1753180010418{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 50px !important;}&#8220; el_class=&#8220;image-with-shadow&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Die Entdeckung von \u00fcber 100.000 neuen psychedelika-\u00e4hnlichen Molek\u00fclen wurde durch die Kombination von KI-basierter Proteinmodellierung mit virtuellem Wirkstoff-Screening erm\u00f6glicht.<\/p>\n<p>Forscher nutzten DeepMinds AlphaFold, eine hochmoderne KI, die Proteinstrukturen vorhersagt, um die Form wichtiger Gehirnrezeptoren zu modellieren, die an psychedelischen Effekten beteiligt sind.<\/p>\n<p>Ein solches Ziel war der Serotonin-5-HT2A-Rezeptor \u2013 die prim\u00e4re Bindungsstelle, an die LSD und Psilocybin andocken, um psychedelische Erfahrungen auszul\u00f6sen.<\/p>\n<p>Mit einem pr\u00e4zisen Rezeptormodell konnten Computerchemiker dann virtuelles Screening einsetzen, um zu bewerten, wie Millionen (sogar Milliarden) chemischer Strukturen in die Bindungsstelle dieses Rezeptors passen k\u00f6nnten.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Die Rolle von AlphaFold&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]AlphaFold lieferte hochwertige 3D-Modelle der Rezeptorproteine. Dies war entscheidend, denn die genaue Kenntnis der Form der aktiven Stelle eines Rezeptors macht virtuelles Screening wesentlich effektiver. <\/p>\n<p>Bisher war man f\u00fcr die Bestimmung solcher Proteinstrukturen auf Labortechniken wie die R\u00f6ntgenkristallographie oder Kryo-EM angewiesen, die Monate oder Jahre dauern. Die Vorhersagen von AlphaFold sind \u201eauf Knopfdruck\u201c verf\u00fcgbar, was den Prozess drastisch beschleunigt.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Virtuelles Screening&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Die Forscher setzten daraufhin Docking-Algorithmen ein \u2013 Computerprogramme, die versuchen, virtuelle Molek\u00fcle wie Puzzleteile in das Rezeptormodell \u201eeinzupassen\u201c.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Hunderte Millionen von Molek\u00fclen wurden virtuell \u201eangedockt\u201c, um zu sehen, welche davon gut binden k\u00f6nnten.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Aus diesem riesigen Katalog von M\u00f6glichkeiten markierte die KI Hunderttausende Treffer, die starke vorhergesagte Wechselwirkungen mit dem Rezeptor aufwiesen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Im Grunde hat die KI einen Heuhaufen im chemischen Raum durchsiebt und eine riesige Anzahl von \u201eNadeln\u201c herausgezogen.<\/p>\n<p>Was die Wissenschaftler verbl\u00fcffte, war nicht nur die Menge der neuen Verbindungen, sondern ihre Neuartigkeit.<\/p>\n<p>\u201eEs gab keine zwei Molek\u00fcle, die gleich waren. Sie \u00e4hnelten sich nicht einmal.\u201c \u2013 <i>Dr. Brian Shoichet<\/i><\/p>\n<p>Dennoch zeigten sowohl die KI-identifizierten als auch die traditionell identifizierten Gruppen \u00e4hnliche Erfolgsraten bei Labortests, was bedeutet, dass AlphaFolds virtuelle Treffer genauso wahrscheinlich funktionierten wie die aus \u00e4lteren Techniken.<\/p>\n<p>Tats\u00e4chlich identifizierte das KI-basierte Screening sogar einige der potentesten Aktivatoren des Serotoninrezeptors und \u00fcbertraf in dieser Hinsicht den konventionellen Ansatz.<\/p>\n<p>\u201eAlphaFold ist eine absolute Revolution. Wenn wir eine gute Struktur haben, sollten wir in der Lage sein, sie f\u00fcr das Wirkstoffdesign zu nutzen.\u201c \u2013 <i>Dr. Jens Carlsson<\/i>[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Machine-Learning-Methoden hinter der Entdeckung&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Welche spezifischen KI- und Machine-Learning-Methoden haben dies also erm\u00f6glicht?<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">  Es gab zwei Hauptbestandteile:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Deep Learning f\u00fcr Proteinstrukturvorhersage<\/b><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Generative Modelle f\u00fcr Molek\u00fcldesign<\/b><\/li>\n<\/ol>\n<p>[\/vc_column_text][vc_single_image image=&#8220;62836&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; css_animation=&#8220;none&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1753179964287{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 50px !important;}&#8220; el_class=&#8220;image-with-shadow&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Deep Learning f\u00fcr Proteinstrukturen<br \/>\n&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]AlphaFold selbst wird durch Deep Learning angetrieben. Es wurde mit bekannten Proteinstrukturen trainiert und lernte vorherzusagen, wie sich Aminos\u00e4uresequenzen in 3D-Formen falten. <\/p>\n<p>Bis 2022 hatte AlphaFold Strukturen f\u00fcr praktisch jedes Protein im menschlichen K\u00f6rper vorhergesagt, einschlie\u00dflich derjenigen, die f\u00fcr Psychedelika relevant sind. Diese Strukturen erm\u00f6glichten das oben beschriebene virtuelle Docking. <\/p>\n<p>Dies demonstriert eine bahnbrechende Anwendung von KI: die Nutzung von Vorhersagen, wenn Experimente zu langsam sind.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Generative Chemiemodelle&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]\u00dcber das blo\u00dfe Screening bestehender Molek\u00fclbibliotheken hinaus kann KI auch v\u00f6llig neue Molek\u00fcle erfinden. Generative Modelle \u2013 eine Klasse von Machine-Learning-Modellen \u2013 sind wie fantasievolle Chemiker, die neuartige chemische Strukturen erschaffen, die bestimmte Kriterien erf\u00fcllen. <\/p>\n<p>Zum Beispiel:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Ein Forschungsteam entwickelte ein System namens MegaSyn, das tiefe neuronale Netze (LSTM-basiert) verwendet, um neue psychedelische Analoga zu generieren.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Sie haben das Modell mit bekannten psychedelischen Strukturen (wie denen von LSD, Psilocybin, Ibogain usw.) \u201egef\u00fcttert\u201c und es dann variieren und neue Varianten produzieren lassen.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Das Ergebnis? Die KI generierte 100.000 neue Verbindungen, die zuvor nicht existierten. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese wurden dann mit mehreren Zielkriterien gefiltert und bewertet, wie:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Vorhergesagte Aktivit\u00e4t an einem Zielrezeptor<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Wirkstoff\u00e4hnlichkeit<\/li>\n<\/ul>\n<p>In einer bemerkenswerten Best\u00e4tigung dieses Ansatzes enthielten die Top-50-Vorschl\u00e4ge der KI Tabernanthalog, ein vielversprechendes psychedelisches Analogon, das Chemiker einige Jahre zuvor erfunden hatten.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Wie generative Chemie funktioniert<br \/>\n&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Generative Chemie verwendet h\u00e4ufig Deep-Learning-Architekturen wie:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Rekurrente neuronale Netze (RNNs)<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Variational Autoencoders (VAEs)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese sind auf Millionen bekannter Molek\u00fcle trainiert. Sie lernen die \u201eSprache der Chemie\u201c (oft unter Verwendung von SMILES-Strings) und generieren dann neue \u201eS\u00e4tze\u201c (Molek\u00fcle), die den gelernten Mustern folgen. <\/p>\n<p>Fortgeschrittenere Ans\u00e4tze verwenden:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Reinforcement Learning<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Genetische Algorithmen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese Methoden werden durch Belohnungsfunktionen geleitet, wie:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Wie gut das Molek\u00fcl einen bestimmten Rezeptor aktivieren k\u00f6nnte<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Wie \u201earzneimittel\u00e4hnlich\u201c es ist<\/li>\n<\/ul>\n<p>KI generiert nicht einfach zuf\u00e4llig Molek\u00fcle \u2013 sie steuert auf gew\u00fcnschte pharmakologische Eigenschaften zu.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Auswirkungen auf Forschung und Behandlungen<br \/>\n&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Die Identifizierung von \u00fcber 100.000 neuen psychedelischen Verbindungen durch KI ist nicht nur eine gro\u00dfe Zahl \u2013 sie k\u00f6nnte eine neue \u00c4ra f\u00fcr die Psychedelika-Wissenschaft einl\u00e4uten.<\/p>\n<p><strong>Schnellere Wirkstoffforschung<\/strong><br \/>\nWas Chemiker fr\u00fcher Jahre an Synthese und Tests kostete, kann jetzt dramatisch beschleunigt werden.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">KI kann Molek\u00fcle in Tagen vorschlagen<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Automatisierte Syntheseroboter k\u00f6nnen sie mit hohem Durchsatz herstellen und testen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dies k\u00f6nnte zu einer raschen Erweiterung der Pipeline f\u00fcr psychedelische Medikamente f\u00fchren.<\/p>\n<p><strong>Neuartige Behandlungen<br \/>\n<\/strong>Viele der KI-entdeckten Verbindungen unterscheiden sich strukturell von klassischen Psychedelika.<br \/>\nZum Beispiel:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Forscher interessieren sich f\u00fcr nicht-halluzinogene Analoga, die therapeutische Effekte (wie antidepressive oder neuroplastische Vorteile) beibehalten, ohne den intensiven Trip.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Wenn einige dieser 100.000 Verbindungen diesem Profil entsprechen, k\u00f6nnten sie zu psychedelischen Therapien der n\u00e4chsten Generation werden.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u201eViele Wirkstoffziele lassen sich mit bestehenden experimentellen Werkzeugen vielleicht nicht so leicht erschlie\u00dfen.\u201c \u2013 <i>Dr. Carlsson<\/i>[\/vc_column_text][vc_single_image image=&#8220;62837&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; css_animation=&#8220;none&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1753179942835{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 50px !important;}&#8220; el_class=&#8220;image-with-shadow&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Verst\u00e4ndnis von Struktur-Aktivit\u00e4ts-Beziehungen (SAR)&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Mit so vielen neuen Molek\u00fclen k\u00f6nnen Wissenschaftler untersuchen, wie geringf\u00fcgige Struktur\u00e4nderungen die Wirkungen ver\u00e4ndern.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">KI kann Muster im Molek\u00fcldesign aufzeigen<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Hilft zu verstehen, warum einige Verbindungen Halluzinationen verursachen, w\u00e4hrend andere es nicht tun<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Informiert das Design sichererer und wirksamerer psychedelischer Wirkstoffe<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Ressourceneffizienz&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Durch das Vertrauen in KI-Modelle wie AlphaFold:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Forschungsteams k\u00f6nnen langsamere Laborschritte umgehen<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Ein Team sch\u00e4tzte, dass KI-vorhergesagte Strukturen ein Projekt um Jahre beschleunigen k\u00f6nnten<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Dies spart Zeit und Geld, besonders wichtig in unterfinanzierten Bereichen wie Psychedelika<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Legitimit\u00e4t der Psychedelika-Forschung&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Der Erfolg von KI in diesem Bereich st\u00e4rkt die Glaubw\u00fcrdigkeit der Psychedelika-Wissenschaft.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Sie ist mit modernster Technologie verbunden<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">K\u00f6nnte mehr Finanzierung und Interesse von Pharma und Investoren anziehen<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Unternehmen wie Schr\u00f6dinger Inc. erkunden dies, weisen aber darauf hin, dass KI kein Allheilmittel ist<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese Konvergenz positioniert Psychedelika an der Spitze der Biotechnologie, nicht am Rand.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Experteneinblicke in die KI-Psychedelika-Revolution&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Forscher sowohl im Bereich der KI als auch der Pharmakologie sind von diesen Entwicklungen begeistert.<\/p>\n<p>\u201eEs w\u00e4re sehr praktisch, wenn wir einfach auf den Knopf dr\u00fccken k\u00f6nnten und eine Struktur erhielten, die wir f\u00fcr die Liganden-Entdeckung nutzen k\u00f6nnen.\u201c \u2013 <i>Dr. Jens Carlsson<\/i><\/p>\n<p>Dr. Brian Shoichet und Dr. Bryan Roth waren anfangs skeptisch, sahen dann aber ein, dass AlphaFold unterschiedliche, aber gleicherma\u00dfen vielversprechende Wirkstoffmolek\u00fcle identifizieren konnte.<\/p>\n<p>\u201eEs ist ein wirklich neues Ergebnis.\u201c \u2013 <i>Dr. Shoichet<\/i>[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Vorsicht und Ausgewogenheit&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Nicht jeder ist blind optimistisch.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Karen Akinsanya von Schr\u00f6dinger Inc. betont, dass KI-Vorhersagen nicht immer n\u00fctzlich sind.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">In etwa einem Drittel der F\u00e4lle k\u00f6nnen sie die Entdeckung beschleunigen. In anderen k\u00f6nnen sie irref\u00fchrend sein. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Menschliche Expertise und Labortests bleiben unverzichtbar.<br \/>\nKI erweitert den Trichter, aber Menschen entwickeln die Wirkstoffe.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Zukunftsm\u00f6glichkeiten&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]KI \u201edenkt\u201c anders \u00fcber Chemie nach als Menschen.<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Einige KI-designte Psychedelika k\u00f6nnten auf Weisen binden, die wir nicht erwartet haben<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Dies k\u00f6nnte zu Pr\u00e4zisionsmedikamenten mit fein abgestimmten Wirkungen f\u00fchren<\/li>\n<\/ul>\n<p>Start-ups wie MindState Design Labs zielen darauf ab, Molek\u00fcle zu entwerfen, die spezifische Teilmengen psychedelischer Erfahrungen erzeugen, und \u00f6ffnen T\u00fcren zu ma\u00dfgeschneiderten Ergebnissen f\u00fcr die psychische Gesundheit.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;Fazit: eine neue Grenze f\u00fcr die Psychedelika-Wissenschaft&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Der Einsatz von KI zur Entdeckung von \u00fcber 100.000 psychedelika-\u00e4hnlichen Verbindungen ist eine dramatische Illustration daf\u00fcr, wie Technologie die Wissenschaft beschleunigen kann.<\/p>\n<p>\u201eWir sind buchst\u00e4blich Zeugen davon, wie neue Psychedelika von einem Computer erdacht und in die Realit\u00e4t umgesetzt werden.\u201c<\/p>\n<p>Dies k\u00f6nnte eine \u00c4ra von \u201ePsychedelika 2.0\u201c einl\u00e4uten, in der:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Wirkstoffe KI-gestaltet sind<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Heilung maximiert wird<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Risiken minimiert werden<\/li>\n<\/ul>\n<p>Stell dir vor:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Neuartige Antidepressiva mit psychedelischer Kraft, aber ohne Halluzinationen<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Neue Erfahrungen, die bisher hartn\u00e4ckige Erkrankungen behandeln<\/li>\n<\/ul>\n<p>W\u00e4hrend vollst\u00e4ndige klinische Tests Zeit brauchen, hat die Reise begonnen.<\/p>\n<p><strong>Die Quintessenz:<\/strong><br \/>\nKI wird Chemiker oder Psychiater nicht ersetzen, aber sie beschleunigt die Entdeckung in einem Bereich, der jahrzehntelang ruhte. Die Tore zur psychedelischen Chemie wurden weit ge\u00f6ffnet. <\/p>\n<p>F\u00fcr alle, die sich f\u00fcr Psychedelika interessieren \u2013 ob Nutzer, Wissenschaftler oder Beobachter \u2013 ist dies eine aufregende Entwicklung.<br \/>\nDie psychedelische Renaissance hat gerade ein High-Tech-Upgrade erhalten, und die kommenden Jahre k\u00f6nnten die aufregendsten \u00fcberhaupt werden.<\/p>\n<p><strong>Quellen:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Callaway, E. (2024).  <i>AI Program Finds Thousands of Possible Psychedelics. Will They Lead to New Drugs? <\/i>  Scientific American\/Nature\u200b <a href=\"https:\/\/www.scientificamerican.com\/article\/ai-program-finds-thousands-of-possible-psychedelics-will-they-lead-to-new-drugs\/#:~:text=Researchers%20have%20used%20the%20protein,or%20even%20years%2C%20to%20determine\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">scientificamerican.com<br \/>\n<\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Mushtaq, Z. (2024). <i>AlphaFold reshapes drug discovery landscape<\/i>. Mugglehead Magazine\u200b <a href=\"https:\/\/mugglehead.com\/alphafold-reshapes-drug-discovery-landscape\/#:~:text=In%20recent%20research%2C%20the%20artificial,of%20potential%20new%20psychedelic%20molecules\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">mugglehead.com<\/a> <\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Jane (2024). <i>UK Scientists Use AI For Psychedelic Drug Research<\/i>. PsychedelicExperience.net\u200b <a href=\"https:\/\/www.psychedelicexperience.net\/uk-scientists-use-ai-for-psychedelic-drug-research\/#:~:text=In%20their%20tests%2C%20Roth%20and,%E2%80%9D\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">psychedelicexperience.net<\/a> <\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Alexander, R., &amp; Hocevar-Trnka, J. (2024). <i>RE104: A Novel, Fast-Acting Psychedelic for Postpartum Depression<\/i>. Psychiatric Times\u200b <a href=\"https:\/\/www.psychiatrictimes.com\/view\/re104-a-novel-fast-acting-psychedelic-for-postpartum-depression#:~:text=Key%20Takeaways\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">psychiatrictimes.com<\/a> <\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">MegaSyn Research (2022). <i>Integrating Generative Molecular Design and Synthetic Viability<\/i>. ACS Omega (PMC)\u200b <a href=\"https:\/\/pmc.ncbi.nlm.nih.gov\/articles\/PMC9178760\/#:~:text=0,Figure%209B%2CC\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pmc.ncbi.nlm.nih.gov<\/a> <\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_btn title=&#8220;Jetzt einkaufen&#8220; link=&#8220;url:https%3A%2F%2Fgo-microdose.com%2Fde%2Fshop%2F|&#8220;][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ver\u00e4ndert die Arzneimittelforschung rasant, und Psychedelika bilden da keine Ausnahme. In j\u00fcngsten Entwicklungen haben Wissenschaftler KI-Tools genutzt, um \u00fcber 100.000 potenzielle neue psychedelische Verbindungen zu identifizieren. 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