KI nicht mehr wegzudenken |
 |  | Jens Meiler |
| | Clara Schoeder |
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08.02.2024 10:30 Uhr |
Im Vergleich zu biologischen Wirkstoffen ist die Entwicklung niedermolekularer Verbindungen, sogenannter Liganden, viel komplexer. Da Proteine meistens aus einer linearen Abfolge von den immer gleichen 20 Aminosäuren bestehen, ist die Komplexität vergleichsweise überschaubar. Bei niedermolekularen Molekülen sind der Verknüpfung von Atomen nur die Grenzen der Chemie gesetzt. So ist es ungleich komplizierter, niedermolekulare Moleküle de novo zu designen. Dies liegt vor allem an der Größe des chemischen Raumes, sprich, der Gesamtzahl an chemischen Molekülen, die als Arzneistoffe einsetzbar wären. Wie beschrieben liegt diese bei 1060.
Niedermolekulare sind im Vergleich zu proteinbasierten Wirkstoffen zwar leichter zu zeichnen, aber deutlich komplexer neu zu designen. / Foto: Getty Images/Westend61
Durch ligandenbasierte Modelle lassen sich chemische Räume strukturieren, sodass zum Beispiel nur nach Vertretern bestimmter Molekülfamilien in Primärscreens gesucht werden kann. Am IWE in Leipzig wird untersucht, wie durch Rekombination von Molekülfragmenten diese gigantischen Suchräume schnell verkleinert werden können. Dabei dienen die möglichen chemischen Reaktionen als Grundlage, man spricht von synthonbasierten Suchverfahren. Am IWE wird mithilfe dieser Methoden Wirkstoffentwicklung an G-Protein gekoppelten Rezeptoren betrieben.
KI wird uns in den kommenden Jahren zunehmend begleiten. In der Wirkstoffentwicklung ergeben sich daraus große Chancen, vor allem in der gezielten Entwicklung von biologischen Wirkstoffen als eine der teuersten Arzneistoffgruppen überhaupt. Der gezielte Einsatz von KI könnte hier eine Kostenreduktion gerade in den frühen Phasen der Entwicklung bedeuten. Dies ist auch eine große Hoffnung für die personalisierte Medizin. Denn für kleine Patientengruppen ist es in wirtschaftlicher Hinsicht schwierig, durch herkömmliche Entwicklungsmethoden neue Wirkstoffe bereitzustellen. Durch KI-gestütztes Design und das experimentelle Nachprüfen nur weniger Wirkstoffkandidaten mit hohen Erfolgsaussichten könnten Kosten gespart werden.
Durch KI-Systeme wie »AlphaFold 2« sind zusätzliche Zielstrukturen für die Wirkstoffentwicklung zugänglich geworden. Wir werden in Zukunft eine Diversifizierung von Zielstrukturen erleben, die strukturbasierten Methoden bisher unzugängliche Proteine und andere Biomoleküle bereitstellt. Die große Herausforderung wird sein, adäquate Testsysteme für das Labor zu generieren. Die Menge an Wirkstoffkandidaten, die experimentell überprüft werden können, wird in Zukunft das Nadelöhr bei der Wirkstoffentwicklung sein.
In der Arzneimittelentwicklung werden computergestützte Methoden immer Hand in Hand mit experimenteller Überprüfung im Rahmen der gesetzlichen Vorgaben gehen. Die Zukunft der Wirkstoffentwicklung könnte allerdings sein, dass eine computergestützte Entwicklung dem Labor vorgeschaltet ist, die die Anzahl an Testkandidaten einengt, bevor es zur experimentellen Testung kommt. Dieser »in-silico-first-Ansatz« wird auch heute zum Teil schon praktiziert.
