Künstliche Intelligenz optimiert Antikörper-Medikamente

16. April 2021 13:18

Basel/Zürich - Forschende der ETH Zürich haben eine Methode des Maschinellen Lernens entwickelt, die hilft, wirksamere Antikörper-Medikamente zu entwickeln. Mit dieser Künstlichen Intelligenz (KI) können nun aus mehreren Millionen Antikörper-Kandidaten die besten ausgewählt werden.

Forschenden ist es gelungen, die Herstellung von Antikörper-Medikamenten wesentlich zu optimieren. Eine von ihnen am Basler Departement für Biosysteme der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) entwickelte Methode des Maschinellen Lernens potenziert die Zahl der testbaren Antikörper-Moleküle von einigen Tausend auf viele Millionen. „Je mehr Kandidaten zur Auswahl stehen, desto grösser die Chance, einen zu finden, der alle Anforderungen an eine erfolgreiche Entwicklung wirklich optimal erfüllt“, wird ETH-Professor Sai Reddy in einer Medienmitteilung zitiert.

Den Machbarkeitsnachweis lieferten die Forschenden anhand des Antikörper-Krebsmedikaments Herceptin von Roche. Das Team habe sich für diesen Antikörper entschieden, „weil er in der Wissenschaft gut bekannt und weil dessen Struktur in frei zugänglichen Datenbanken veröffentlicht ist“, so Reddy. Die Gruppe schuf mit einer von ihr vor wenigen Jahren entwickelten Crispr-Genschere 40'000 verwandte Antikörper. 10'000 davon waren vielversprechend.

Mit ihnen trainierten sie ihren Algorithmus. Dieser machte dann in einer Datenbank mit 70 Millionen potenziellen DNA-Sequenzen von Antikörpern wenige Millionen potenziell geeignete ausfindig. Mit weiteren Computermodellen reduzierte das Team die Kandidaten-Sequenzen auf 8000. Daraus wählten sie 55 aus. Darauf basierend stellten sie im Labor Antikörper her. Die Forschenden waren erfolgreich: einige davon hefteten sich besser an das Zielprotein als Herceptin.

In ihrem vor einigen Jahren gegründeten Spin-off DeepCDR Biologics wenden die ETH-Forschenden ihre Methode der Künstlichen Intelligenz jetzt bei Antikörper-Medikamenten an, die noch in der Entwicklung sind. mm

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