Aktuelles zum Thema künstliche Intelligenz in der Wissenschaft mit der Apothekerin Dr. Julia Di Iulio
SAN DIEGO - Dr. Julia di Iulio ist Apothekerin, wuchs in Rio de Janeiro (Brasilien) und Aigle (VD) auf und studierte Pharmazie an den Universitäten Lausanne und Genf. Nach einigen Monaten als Apothekerin in Montreux, absolvierte sie ein Doktorat am Centre hospitalier universitaire vaudois (CHUV) und überquerte 2013 den Atlantik, um an der Harvard Medical School in der Region Boston in den Vereinigten Staaten mit einer Spezialisierung, insbesondere in Genetik, zu studieren. Seit einigen Jahren lebt und arbeitet sie in San Diego, Kalifornien. Im Jahr 2017 hatte Pharmapro.ch bereits ein Interview mit ihr geführt. Einige Jahre später sprechen wir mit ihr über künstliche Intelligenz in der Wissenschaft.
Pharmapro.ch - Zunächst einmal: Wie geht es dir? Bist du immer noch so motiviert für die wissenschaftliche Forschung?
Julia di Iulio - Ja, vielleicht sogar mehr denn je! Seit unserem letzten Gespräch hatte ich das Glück, in einem Unternehmen zu arbeiten, das während der Pandemie an Covid forschte und ein Medikament (einen monoklonalen Antikörper namens Xevudy) auf den Markt brachte, das während des Höhepunkts der Pandemie viele Leben gerettet hat. Es war sehr motivierend, eine direkte Anwendung unserer Forschung zu sehen.
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Kannst du uns in wenigen Sätzen erklären, woran du täglich arbeitest?
Wir entwickeln Moleküle, die das Immunsystem stärken und es ihm ermöglichen, „Eindringlinge“ in unserem Körper (wie beispielsweise Krebszellen oder Viren) zu erkennen. Tagtäglich bewertet meine Gruppe potenzielle Angriffspunkte für diese Eindringlinge, d.h. wir bestimmen, wo unsere Moleküle ansetzen sollen und ob anschliessend das Immunsystem alarmiert werden muss. Als Analogie könnte man sich einen Dieb (oder eine Diebin!) - den Eindringling - vorstellen, der versucht, in einem Geschäft - unserem Körper - unbemerkt zu bleiben, und selbst wenn es dem Wachmann- unserem Molekül - gelingt, ihn kurzzeitig zu fangen, sind nicht alle Griffe gleich wirksam. Wenn der Securitas ihn beispielsweise am Kragen seiner Jacke packt, könnte der Dieb theoretisch fliehen, indem er aus der Jacke schlüpft. Wenn er ihn hingegen am Arm oder einem anderen Körperteil packt, der bei den meisten „Dieben“ vorhanden ist, hätte er einen besseren Griff, um ihn festzuhalten und gegebenenfalls Verstärkung zu rufen - was dem Immunsystem entspricht.
Du lebst in der wissenschaftlichen Gemeinschaft und insbesondere in der Biotechnologie in Kalifornien. Sind die Menschen dort sehr euphorisch in Bezug auf KI oder beginnen einige, Grenzen dieser Technologie zu erkennen? Wie schätzt du die Auswirkungen der KI im Jahr 2025 auf die wissenschaftliche Gemeinschaft ein?
Man hört beide Meinungen, sowohl in wissenschaftlichen Kreisen als auch allgemein, aber in meinem wissenschaftlichen Umfeld (mit der Gefahr, durch meine eigene Perspektive voreingenommen zu sein), neige ich trotz der damit verbundenen Grenzen – wie der sehr geringen Menge an Daten, die für das Training von „Large Language Models“ zur Verfügung stehen – zu grosser Begeisterung. Meiner Meinung nach gilt dies nur für Daten, die im Internet zugänglich sind. Es gibt jedoch viele andere Arten von Daten, die zum Trainieren neuer Modelle verwendet werden könnten.
Ist KI für deine Forschung oder deine täglichen Aufgaben nützlich, und wenn ja, inwiefern?
Ja, dank KI spare ich jede Woche wertvolle Zeit. Ich nutze sie täglich, um zu beurteilen, ob meine Perspektive umfassend ist oder ob ich alle Aspekte berücksichtigt habe, bevor ich ein Problem angehe. Ich nutze sie auch viel zum Programmieren. Natürlich ist KI nicht „fehlerfrei“ (und ich habe mich sogar schon dabei ertappt, wie ich mit meinem KI-Agenten diskutiert – oder besser gesagt: gegen ihn argumentiert – habe...). Im Grunde nutze ich sie sehr viel, um Ideen auszutauschen und mein eigenes Denken zu hinterfragen, aber ich betrachte keine der Antworten der KI als endgültig oder als absolute Wahrheit.
Hast du Lieblings-KI-Tools, die du selbst verwendest (z. B. ChatGPT, Claude)?
Im Moment benutze ich viel Claude und OpenScholar, aber in diesem Bereich ändern sich die Dinge so schnell, dass es in einem Monat sicherlich schon wieder anders sein wird!
Es wird oft gesagt, dass KI dank Modellen auf einer riesigen Datenmenge funktioniert. Gibt es derzeit ein Unternehmen (Start-up) oder ein Modell im biomedizinischen Bereich, das sich abzeichnet?
Ja, absolut, es gibt eine ganze Reihe davon (aus der akademischen Welt oder der Industrie), die in den letzten Jahren entstanden sind; es würde zu lange dauern, sie hier alle aufzuzählen (und vor allem kenne ich nicht alle), aber das ist eine perfekte Gelegenheit, einen KI-Agenten zu verwenden, um eine vollständige Liste zu erhalten.
Ich wäre überrascht, wenn es auch nur einen einzigen Bereich der Biomedizin gäbe, von der Grundlagenforschung bis zu klinischen Studien, der noch nicht von KI berührt worden wäre. Meiner Erfahrung nach sind jedoch nicht alle Modelle von guter Qualität, und es ist sehr wichtig, sie zu evaluieren, bevor man sie blindlings einsetzt. Ich möchte noch hinzufügen, dass das Akronym „KI“ so verkaufsfördernd ist, dass es wahllos verwendet wird. Die Schwierigkeit besteht meiner Meinung nach nicht darin, ein Modell zu finden, sondern das Modell zu finden, das für das zu lösende Problem geeignet ist.
Glaubst du, dass KI zu mehr Arbeitslosigkeit führen wird, hier in der Wissenschaft, aber auch in anderen Bereichen, die man als „Angestelltenberufe“ bezeichnet (die eher ‚intellektuellen‘ Berufe im Gegensatz zu den „Arbeiterberufen“, die eher manuell oder industriell sind)?
Vielleicht bin ich zu optimistisch, aber meiner Meinung nach wird sie die Menschen nur produktiver machen und nicht 100% ihrer Arbeit und Erfahrung ersetzen. Im Gegenzug ist es möglich, dass Menschen, die in derselben Position keine KI einsetzen, weniger produktiv erscheinen und in diesem Zusammenhang tatsächlich weniger Arbeitsmöglichkeiten haben.
Eine eher philosophische oder komplexe Frage: Wenn KI viele Probleme lösen kann, gibt es dann Bereiche der Wissenschaft, in denen der Mensch nicht mehr so viel Zeit mit dem Studium oder der Beschäftigung damit verbringen sollte? Denn KI (oder ein KI-Agent) wird es ohnehin besser können als der Mensch? Mit anderen Worten: Wo liegt der Mehrwert für einen Forscher im Zeitalter der KI?
Ich würde sagen, dass die experimentelle Forschung sicher ist, aber es stimmt, dass sich viele Menschen diese Frage in Bezug auf die „Datenwissenschaft“ stellen, die übrigens mein heutiger Forschungsbereich ist. Auch hier denke ich, dass KI den Menschen nicht vollständig ersetzen kann. Auch wenn ich durch den Einsatz von KI beim Programmieren viel Zeit spare, besteht mein „Mehrwert“ darin, die „richtigen“ Fragen zu stellen, also die relevanteste Frage zu formulieren, um das wissenschaftliche Problem anzugehen, das ich zu lösen versuche.
Glaubst du rückblickend, dass deine Ausbildung zur Apothekerin positiv war? Mit anderen Worten: Würdest du dich wieder für Pharmazie entscheiden oder eher für ein anderes Fach (z.B. Biologie, Medizin, Wirtschaft, Ingenieurwesen, Philosophie usw.)?
Auch wenn ich das, was ich während meiner Ausbildung zur Apothekerin gelernt habe, nicht täglich anwende, bereue ich meine Entscheidung nicht. Im Gegenteil, ich denke, dass es mir sehr geholfen hat, mehrere Ausbildungen zu absolvieren, um Probleme aus verschiedenen Blickwinkeln angehen zu können. Ich kann keine bestimmte Ausbildung empfehlen, würde aber dringend davon abraten, sich immer für einen linearen Karriereweg zu entscheiden. Meiner Meinung nach ist es im wissenschaftlichen Umfeld schwieriger, sich durch Exzellenz in einem einzigen Bereich zu profilieren, als durch gute Kenntnisse in mehreren Bereichen, insbesondere im Zusammenhang mit KI. Auch auf die Gefahr hin, mich zu wiederholen: Ich glaube, dass vielfältige Kenntnisse mehr Perspektiven eröffnen und das „Out-of-the-Box-Denken“ erleichtern.
Aus persönlicher Sicht baust du deine Karriere in den Vereinigten Staaten auf. Würdest du eines Tages gerne in die Schweiz oder nach Europa zurückkehren, oder siehst du dich eher im „Reaktorzentrum“ (Kalifornien) weitermachen, wenn man so will? Findest du die Forschung in Kalifornien spannend?
Das wäre nicht sofort, aber ja, ich bin sehr offen für eine Rückkehr in die Schweiz, wenn ich meinen Mann überzeugen kann, der sich an die kalifornischen Temperaturen gewöhnt hat! Wir müssen auch einen Weg finden, all unsere Tiere zu transportieren ... Vielleicht eine Arche!
Zum Schluss noch eine sehr „Silicon Valley“-Frage aus dem berühmten Buch von Peter Thiel (Zero To One), die vielleicht einige Unternehmer oder angehende Unternehmer unter unseren Lesern inspirieren könnte: Gibt es eine Wahrheit (oder These) in der Welt der Wissenschaft, die du siehst, an die andere nicht glauben oder die sie nicht sehen?
Das ist eine sehr interessante Frage, die mich zum Nachdenken gebracht hat, und ich gebe zu, dass ich sie beantworten werde, ohne zu recherchieren, ob meine Antwort wirklich neu ist oder nicht... also mit Vorsicht zu geniessen.
Wie bereits erwähnt, haben wir viele Tiere zu Hause (Hunde, Katzen, Vögel und Reptilien). Die These, die ich aufstelle (und die sicherlich schon von anderen aufgestellt wurde), ist, dass KI uns helfen kann, Menschen und andere Spezies zu verstehen. Man könnte Modelle trainieren, die darauf abzielen, verbale (wie Bellen, Miauen usw.) und nonverbale (z.B. gesträubtes Fell) Sprachen zu entschlüsseln, die mit verschiedenen Situationen und Emotionen verbunden sind. Als Anekdote sei erwähnt, dass entgegen der landläufigen Meinung die Schwanzbewegungen eines Hundes je nach Höhe, Geschwindigkeit und Richtung (meist nach links oder rechts) sehr unterschiedliche Emotionen ausdrücken können. Ähnliche Modelle könnten trainiert werden, um Mikroausdrücke und Körpersprachen von Menschen zu analysieren (wie in der Serie „Lie to me“). Das klingt paradox, könnte aber den emotionalen Quotienten der Nutzer verbessern, was meiner Meinung nach in vielen Situationen nützlich sein könnte. Man könnte sogar Modelle trainieren, um die Geräusche von leblosen Objekten zu analysieren. Stellen Sie sich vor, Sie könnten das Geräusch eines Autos analysieren, um festzustellen, was nicht in Ordnung ist, bevor Sie zur Werkstatt fahren. Wäre es nicht toll, schon vor dem Urteil des Mechanikers eine Vorstellung davon zu haben, was los ist, um sicherzugehen, dass man nicht über den Tisch gezogen wird? Ja, ich gebe zu, das ist eine Erfahrung, die ich schon gemacht habe, und vielleicht ein bisschen zu spezifisch ... aber Sie verstehen, was ich meine!
13. Mai 2025. Interview per E-Mail im Mai 2025. Endredaktion: Xavier Gruffat (Apotheker).