Wie KI die Arzneimittelforschung antreibt

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Ein neues Verfahren in der Arzneimittelforschung könnte die Entwicklung von Medikamenten immens beschleunigen.

Studienergebnisse aus Österreich könnten dazu beitragen, das Finden beziehungsweise Entwickeln von neuen Wirkstoffen und Therapeutika wesentlich zu beschleunigen. Die Mehrheit aller Medikamente sind kleine Moleküle, die die Aktivität von Proteinen hemmen. Diese niedermolekularen Wirkstoffe sind – wenn sie gut erforscht sind – auch wichtig für die Grundlagenforschung, um das Verhalten von Proteinen zu studieren. Doch für mehr als 80 Prozent aller Proteine konnten bisher keine Wirkstoffe gefunden werden. Dies erschwert nicht nur die Entwicklung neuer Medikamente, sondern stellt auch ein großes Hindernis für die biologische Grundlagenforschung dar.

Um diese Wissenslücke zu schließen, haben Forschende am Research Center for Molecular Medicine of the Austrian Academy of Sciences (CeMM) in Zusammenarbeit mit der Pharmafirma Pfizer unter der Leitung von Georg Winter vom CeMM eine experimentelle Methode skaliert, mit der die Wechselwirkungen von Hunderten kleiner Moleküle – mit verschiedensten chemischen Strukturen – mit Tausenden Proteinen direkt in lebenden Zellen gemessen werden können. Diese groß angelegte Studie deckte Zehntausende sogenannten Ligand-Protein-Interaktionen auf, die nun für die Entwicklung von neuen Wirkstoffen und Therapeutika erforscht werden können.

Unterstützt durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz konnte das CeMM-Forschungsteam außerdem voraussagen, wie neue Wirkstoffe mit der Gesamtheit aller Proteine interagieren, die in menschlichen Zellen vorhanden sind. Diese wegweisenden Ergebnisse wurden in der Zeitschrift „Science“ veröffentlicht. „Wir waren erstaunt zu sehen, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unser Verständnis von kleinen Molekülen in menschlichen Zellen verbessern konnte“, sagte Georg Winter. „Wir hoffen, dass unsere Erkenntnisse und Modelle neue Wege in der Arzneimittelforschung erschließen werden“. Um die potenzielle Wirkung und den Nutzen für die wissenschaftliche Gemeinschaft zu maximieren, stehen alle Daten und Modelle frei über eine Webanwendung zur Verfügung. (red)

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