Forschung verändert Spielregeln für neue Medikamente

07. Juli 2021 13:30

Zürich - Eine von Forschenden der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich entwickelte Künstliche Intelligenz findet gezielt neue Arzneianwendungen von Naturstoffen. Zudem kann sie alternative und kostengünstige Moleküle bauen, die exakt so funktionieren wie ihr Vorbild. Jetzt müssen Patentierung und Patentschutz neu gedacht werden.

Künstliche Intelligenz (KI oder englisch: AI) kann gezielt so trainiert werden, dass sie die biologische Aktivität von Naturstoffen erkennt. Wie Forschende der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) zeigen konnten, ist das auch bei Naturstoffen bedeutsam, deren Wirkung zwar bekannt ist, jedoch nicht ihre Wirkweise.

Als Ausgangspunkt diente ihnen das bakterielle Molekül Marinopyrrol A: Es ist bekannt, dass es antibiotisch, entzündungshemmend und gegen Krebs wirksam ist, aber nicht, wie. Die KI des Teams fand heraus, an welche acht menschliche Zielproteine es andocken könnte. Dann wiesen Laborexperimente die Wechselwirkung an diesen von der KI identifizierten Andockstellen nach. „Unsere AI-Methode kann die Proteinziele von Naturstoffen mit einer Zuverlässigkeit von oftmals über 50 Prozent eingrenzen und vereinfacht damit die Suche nach neuen Arzneistoffen“, wird Gisbert Schneider, ETH-Professor für computergestützte Medikamentenentwicklung, in einem Bericht der ETH zitiert.

Marinopyrrol A hat wie viele andere Naturstoffe einen relativ komplizierten Aufbau. Deshalb ist die Laborsynthese aufwändig und teuer. So liessen die Forschenden ihre KI in einem zweiten Schritt nach Molekülen suchen, die trotz einer anderen Struktur vergleichbare chemische Funktionalitäten aufweisen wie ihr natürliches Vorbild. Eine weitere Vorgabe war, dass sich die gesuchten Moleküle in höchstens drei Syntheseschritten herstellen lassen.

Aus einem Katalog von über 200 Ausgangsstoffen, 25'000 käuflichen chemischen Bausteinen und 58 etablierten Reaktionsschemata wählte das Programm 802 passende Moleküle aus. Die besten vier stellten die Forschenden im Labor her. Sie zeigten eine sehr ähnliche Aktivität wie ihr Vorbild: auf sieben der acht durch den Algorithmus identifizierten Zielproteine war ihre Wirkung mit dem natürlichen Molekül vergleichbar.

All dies vereinfache die Entwicklung von Medikamenten erheblich, sagt Schneider. „Auf der anderen Seite stehen wir damit aber auch am Anfang eines möglicherweise fundamentalen Wandels in der medizinisch-chemischen Forschung." Denn die KI könne auch einfacher herzustellende und damit kostengünstigere Alternativen zu bestehenden Medikamenten finden. Diskussionen um die Umgehung von Patenten auf Medikamente und die mögliche Patentierung von Molekülen, die eine KI entworfen hat, seien bereits im Gange. „Die Pharmaindustrie wird ihren Forschungsansatz an die neuen Spielregeln anpassen müssen“, so die ETH. mm

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