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KI in der Pharmaforschung Der steinige Weg zum Blockbuster

| Redakteur: Anke Geipel-Kern

Wirkstoffforschung in der Medikamentenentwicklung gleicht der Suche nach der Nadel im Heuhaufen – langwierig und oft genug erfolglos. Ob künstliche Intelligenz Forschung schneller und erfolgreicher macht, will Merck nun testen und nutzt dafür ein Jahr eine computergestützte Screeningplattform die Hochdurchsatztechnik mit künstlicher Intelligenz kombiniert.

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Belén Garijo, Mitglied der Geschäftsleitung und CEO Healthcare bei Merck hebt die Bedeutung hochmoderner Forschungsmethoden und -technologien für die Merckforschung hervor
Belén Garijo, Mitglied der Geschäftsleitung und CEO Healthcare bei Merck hebt die Bedeutung hochmoderner Forschungsmethoden und -technologien für die Merckforschung hervor
(Bild: Merck)

Darmstadt – Einen Blockbuster zu entdecken, davon träumt wohl jeder Pharmaforscher. Doch der Weg dahin ist lang und vor allem langwierig. Kann künstliche Intelligenz die Suche nach neuen Wirkstoffen beschleunigen?

Ein Versuch ist es auf jeden Fall Wert, glauben die Forscher bei Merck in Darmstadt und wollen nun ein Jahr lang die cloudbasierte in-silico-Plattform Ligand Express in ihren Forschungslabors einsetzen. Der neue Partner Cyclica hat die neue Plattform im November 2017 auf den Markt gebracht und bereits mehrere Lizenzen verkauft, u.a. an Bayer. CEO Naheed Kurji und seinem Team geht es vor allem um Effizienz und Schnelligkeit. „Experimentelle Methoden für das Protein-Screening benötigen derzeit bis zu einem Jahr. Es ist daher quasi unmöglich, auf diese Weise mehrere Verbindungen zu untersuchen“, sagt er.

Neue Methoden müssen erprobt werden

Belén Garijo, Mitglied der Geschäftsleitung und CEO Healthcare bei Merck hebt die Bedeutung hochmoderner Forschungsmethoden und -technologien für die Merckforschung hervor, beides sei daher essentiell, um die eigene Wirkstoffforschung zu ergänzen.

Auch Friedrich Rippmann, Leiter Computational Chemistry & Biology bei Merck hält die Bewertung neuer Technologien für einen zentraler Aspekt der Wirkstoffforschung. Er glaubt KI-gestützte Anwendungen wie Ligand Express liefern wichtige Einblicke und neue Ansätze, um Angriffsziele für neue Wirkstoffe zu finden.

Hauptsächlich geht es um niedermolekulare Wirkstoffkandidaten, die Merck synthetisch herstellt und dann systematisch testet, ob das Molekül an eine Zielstruktur bindet. Rippmann hat dabei Substanzen im Visier, die bereits als vielversprechend identifiziert worden sind. Hier wollen die Forscher nun Wirkmechanismen näher beleuchten, Sicherheitsprofile auswerten und zusätzliche Anwendungen untersuchen.

Was kann Proteom-Forschung?

Die konventionelle Entwicklung von Therapien auf Basis niedermolekularer Wirkstoffe konzentriert sich auf bestimmte, krankheitsassoziierte Protein-Targets. Mit dem Eintritt in den Körper geht ein Wirkstoff jedoch Dutzende, wenn nicht gar Hunderte von Wechselwirkungen mit Proteinen ein, bevor er wieder aus dem Körper ausgeschieden wird. Mit Ligand Express ist es möglich, eine einzigartige Rundumansicht des Proteoms für ein bestimmtes kleines Molekül darzustellen. Da die Technologie modellieren kann, auf welche Weise eine niedermolekulare Verbindung mit allen Proteinen (mit bekannter Struktur) interagieren wird, kann sie zur Identifizierung sowohl von sogenannten „On-Targets“ (Wechselwirkungen, die bei einer bestimmten Krankheit einen erwünschten Effekt erzielen) als auch „Off-Targets“ (Wechselwirkungen, die Nebenwirkungen verursachen können) beitragen.

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