Neue Methode verkürzt Medikamentenentwicklung durch Nutzung von Daten und molekularer Simulationen

BerlinForscher der University of Cincinnati College of Medicine und des Cincinnati Children's Hospital haben eine innovative Methode zur Beschleunigung und Präzisierung der Medikamentenentwicklung entwickelt. Ihre Methode, die am 30. August in Science Advances veröffentlicht wurde, kombiniert Daten aus der Library of Integrated Network-based Cellular Signatures (LINCS) mit spezifischen Molekulardocking-Simulationen. Diese neue Technik verkürzt die Zeit für die Screening und Bewertung potenzieller therapeutischer Verbindungen von Monaten auf nur wenige Minuten.

Diese Methode zeichnet sich durch mehrere zentrale Merkmale aus: Sie nutzt die LINCS-Datenbank, um eine Vielzahl von kleinen Molekülen gleichzeitig zu überprüfen. Außerdem werden Docking-Simulationen durchgeführt, um zu untersuchen, wie diese Moleküle mit spezifischen Protein-Zielen interagieren. Darüber hinaus ermöglicht die Methode ein schnelleres Screening, wodurch potenziell wirksame Verbindungen effizienter und präziser identifiziert werden können.

Alex Thorman, PhD, der die Studie mitverfasst hat, betonte die Bedeutung dieser neuen Methode. Sie kann den Prozess der Arzneimittelentwicklung erheblich beschleunigen, was besonders während gesundheitlicher Notfälle wie der COVID-19-Pandemie entscheidend ist. Normalerweise dauert es Jahre, neue Medikamente zu finden und zuzulassen. Mit diesem neuen Ansatz könnte dieser Prozess auf nur einige Monate verkürzt werden, was eine enorme Verbesserung darstellt.

Die Verwendung der LINCS-Datenbank und molekularer Simulationen spielt eine entscheidende Rolle in der Präzisionsmedizin. Diese Methode erleichtert die Entwicklung von Behandlungen, die genau auf die individuellen genetischen Merkmale, die Umwelt und den Lebensstil einer Person abgestimmt sind. Dadurch können die wirksamsten Wirkstoffe besser identifiziert und Therapien präziser angepasst werden, was zu verbesserten Behandlungsergebnissen führt.

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Vom KI-Hype zu echten Erfolgskriterien wechseln

Diese Methode könnte dabei helfen, Behandlungen für Krankheiten zu entwickeln, für die es derzeit noch keine Heilung gibt, wie zum Beispiel einige Krebsarten. Dank der detaillierten Informationen in der LINCS-Datenbank und präziser molekularer Simulationen lassen sich vielversprechende Arzneimittelkandidaten identifizieren, die von älteren, langsameren Methoden übersehen wurden.

Jim Reigle, PhD, und Somchai Chutipongtanate, PhD, die beiden Hauptautoren, arbeiteten mit den führenden Forschern Jarek Meller, PhD, und Andrew Herr, PhD, zusammen. Ihre vielseitigen Fachkenntnisse stärken die Studie. Diese Zusammenarbeit verdeutlicht den Wert der Vereinigung von Biostatistik, Gesundheitsinformatik, Immunbiologie und Gesundheitswissenschaften, um schwierige medizinische Herausforderungen zu bewältigen.

Verschiedene Förderungen, unter anderem von den National Institutes of Health und dem Department of Veterans Affairs, zeigen, dass diese Forschung für ihr potenzielles Wirkungspotenzial breit anerkannt ist. Zudem belegen die Anmeldung von drei US-Patenten in diesem Bereich ein starkes kommerzielles Interesse und mögliche zukünftige Anwendungen in der Wirkstoffentwicklung.

Die Kombination großer Datenmengen mit detaillierten molekularen Simulationen markiert einen bedeutenden Fortschritt bei der Entdeckung neuer Medikamente. Dieser innovative Ansatz verspricht, den Prozess schneller und präziser zu gestalten. Dies könnte zukünftige Behandlungsmethoden verbessern und Hoffnung für Patienten mit bislang unheilbaren Krankheiten geben.