Künstliche Intelligenz erkennt Virostatika zehnmal schneller und anhand begrenzter Daten

Die Entwicklung eines neuen antiviralen Mittels kann 10 bis 15 Jahre dauern und Investitionen von über einer Milliarde Euro erfordern. Durch den Einsatz neuester Technologien können diese Zahlen jedoch auf ein Zehntel reduziert werden. Wissenschaftler der University of Pennsylvania haben ein neues Verfahren auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, das in der Lage ist, antivirale Verbindungen aus einem kleinen Pool von Optionen und begrenzten Daten zu identifizieren. Sie haben es mit dem Enterovirus EV-71 getestet, für das es keine Behandlung gibt und das die Hand-Fuß-Mund-Krankheit (HFMD) verursacht, die durch Fieber, Wunden und Hautausschläge gekennzeichnet ist, obwohl es auch schwere neurologische Komplikationen verursachen kann. Das System kann auf andere Infektionen angewendet werden.

Das in Cell Reports Physical Science veröffentlichte Verfahren basiert auf dem Training maschineller Lernmodelle für einen Satz von nur 36 Verbindungen. Daraus wählten die Forscher acht aus und sagten fünf antivirale Wirkstoffe richtig voraus, was sich auch experimentell bestätigte.

„Unser KI-gestützter Ansatz zeigt, dass maschinelles Lernen selbst mit begrenzten Daten antivirale Verbindungen effektiv identifizieren kann, was die Entwicklung wirksamer Lösungen beschleunigt und eine schnelle Reaktion auf zukünftige Ausbrüche gewährleistet“, erklärt Angela Cesaro, Co-Autorin der Arbeit, die im Labor von César de la Fuente an der University of Pennsylvania und in Zusammenarbeit mit Cornell entstand.

„Das Spannende an dieser Arbeit ist die Verbindung von KI mit rigorosen Experimenten. Durch die Kombination von molekularen Simulationen, maschinellem Lernen und gezielter Laborvalidierung verkürzen wir die Forschungszeiträume und läuten eine neue Ära der datenbasierten Medizin ein“, ergänzt De la Fuente.

Der Vorschlag kam vor vier Jahren vom Pharmakonzern Procter & Gamble, der die Forschung auf der Grundlage des Enterovirus 71 vorschlug, für das es bisher nur experimentelle Impfstoffvorschläge gibt. „Unsere molekulardynamischen Simulationen liefern entscheidende Erkenntnisse darüber, wie antivirale Verbindungen auf atomarer Ebene mit der EV71-Kapside interagieren“, erklärt Haoyuan Shi von der Cornell University und Co-Autor der Studie. Das Kapsid ist die äußere Proteinhülle des Virus und schützt nicht nur dessen genetisches Material, sondern ist auch für die Infektion unerlässlich.

Eines der innovativsten Elemente der Forschung war gerade die Datenbeschränkung. Systeme zur Wirkstoffentdeckung auf Basis maschinellen Lernens basieren auf großen und teuren Datensätzen. Laut Fangping Wan, ebenfalls Mitglied des Projekts, war das Team jedoch in der Lage, die antivirale Wirkung „selbst in einem Szenario mit sehr begrenzten Daten“ zu modellieren.

De la Fuente betont, dass einer der auffälligsten Vorteile des neuen Verfahrens darin besteht, dass sich der Zeit- und Investitionsaufwand für die Entwicklung antiviraler Medikamente von Grund auf auf ein Zehntel reduzieren lässt: „Einer der Schlüssel liegt darin, dass wir ausgehend von einem Modell mit wenigen Molekülen eine Datenbank mit mehreren Verbindungen entwickelt haben, die eine Aktivität gegen Enterovirus 71 zeigen. Anschließend haben wir zahlreiche Computersimulationen durchgeführt, um genau zu sehen, wie der Vorschlag mit dem Virus interagiert.“

Ein weiterer Schlüssel liegt jedoch darin, dass das auf Initiative von Procter & Gamble entwickelte Modell, das die molekulare Grundlage lieferte, mit offenem und öffentlichem Code entwickelt wurde, auf den jeder Forscher zugreifen kann, um das System mit anderen Krankheitserregern zu testen.

„Das Modell kann als erste Grundlage für das Training mit anderen Datentypen dienen, um es an die Einzigartigkeit anderer Infektionen anzupassen. Der Schlüssel liegt in der Entwicklung von Technologien und Rechenwerkzeugen, die wir dann extrapolieren können“, erklärt De la Fuente.

Cell Biomaterials veröffentlicht eine Studie aus dem Labor von César de la Fuente über synthetische Peptide, die antibiotikaresistente Bakterien an zwei Fronten angreifen: Sie durchdringen mikrobielle Membranen, die als Schutzschild gegen mögliche konventionelle Behandlungen dienen, und sie aktivieren einen wichtigen Immunzellrezeptor, der die natürlichen Abwehrkräfte des Körpers verstärkt.

„Superbakterien übertreffen unsere besten Medikamente. Durch die Kombination von direkter Bakterienabtötung und Immunaktivierung bieten uns diese Peptide eine völlig neue Strategie“, erklärt César de la Fuente, Hauptautor der Studie und Professor an der University of Pennsylvania.

Die entdeckten Peptide wirken zunächst, indem sie Bakterienmembranen durchdringen und Krankheitserreger, denen es gelingt, herkömmlichen Antibiotika zu entgehen, rasch eliminieren. Gleichzeitig aktivieren sie den bislang unbekannten G-Protein-gekoppelten Rezeptor MRGPRX2 auf Mastzellen und lösen damit eine explosionsartige Freisetzung antimikrobieller Mediatoren aus, die die Beseitigung der Infektion beschleunigen. Schließlich verleiht ihr spiegelbildliches Design (unter Verwendung von D-Aminosäuren) eine hohe Resistenz gegen den Abbau durch Proteasen, wodurch eine Hürde in der Peptidtherapie überwunden und sie für die klinische Anwendung in der Praxis vorbereitet werden. „Indem wir MRGPRX2 aktivieren, verwandeln wir das Immunsystem des Wirts in einen Verbündeten“, erklärt Marcelo Torres, Co-Leiter der Studie. „Dadurch entsteht ein Doppeleffekt, den kein herkömmliches Antibiotikum erreichen kann.“

Ein weiterer Co-Autor der Studie, Aetas Amponnawarat, merkt an: „Angesichts der zunehmenden Antibiotikaresistenz sind Therapien, die Bakterien eliminieren und die Immunität stärken, eine entscheidende Grenze in der Forschung.“ Die Mitverfasser dieser Arbeit sind Rakesh Krishnan und Hydar Ali, der auch der korrespondierende Autor des Artikels ist.

Eine weitere Möglichkeit zur Bekämpfung von Infektionen besteht darin, die Wirkung vorhandener Medikamente als Präventivmaßnahmen zu analysieren. Eine von der Universität Granada und andalusischen Krankenhäusern durchgeführte Studie hat ergeben, dass Kinder, die mit einem bestimmten Medikament (Nirsevimab) gegen das Respiratorische Synzytial-Virus (RSV) behandelt wurden, weniger schwere klinische Symptome aufweisen als Kinder, die das Medikament nicht erhalten.

„Bis zur letzten Kampagne waren Impfungen die einzigen präventiven Maßnahmen auf Bevölkerungsebene. Keine davon wurde gegen RSV eingesetzt. Seit der Kampagne 2023–2024 wird jedoch weltweit erstmals eine nicht-impfliche Maßnahme auf Basis des monoklonalen Antikörpers Nirsevimab eingesetzt. Seine Wirkung ist langanhaltend (mehr als fünf Monate) und wird als passive Immunisierung bei Kindern unter sechs Monaten eingesetzt“, erklärt Mario Rivera, Forscher am Institut für Präventivmedizin und öffentliche Gesundheit der Universität Granada, der an dieser Studie beteiligt ist.

Eine weitere Forschungsstrategie besteht darin, die Vektoren zu erkennen, die Infektionen fördern. Zu dieser Ansicht gelangt ein wissenschaftliches Team unter der Leitung der Doñana Biological Station-CSIC in einer in Plos One veröffentlichten Arbeit mit der ersten Charakterisierung der bakteriellen Mikrobiota der Mückenart Culex perexiguus , dem Hauptüberträger des West-Nil-Virus in Spanien, und dem möglichen Zusammenhang dieser mit der Infektion.

Der Studie zufolge können die Bakterien dieser Mikrobiota die Immunreaktion der Mücke modulieren, mit Mikroorganismen um Ressourcen konkurrieren oder sogar Verbindungen freisetzen, die die Entwicklung von Krankheitserregern in diesen Insekten beeinflussen. Daher sind die Forscher davon überzeugt, dass die Identifizierung der Zusammensetzung der Mikrobiota von Mücken in der Natur von entscheidender Bedeutung für das Verständnis der Übertragungsepidemiologie und möglicherweise für die Entwicklung innovativer Strategien zur Kontrolle von durch Vektoren übertragenen Krankheiten ist.

„Unterschiede in der Mikrobiota der Mücke könnten uns helfen, die zentrale Rolle von Culex perexiguus bei der Übertragung des West-Nil-Virus zu verstehen“, sagt Marta Garrigós, Hauptautorin der Studie und Doktorandin an der Doñana Biological Station-CSIC.