KI-geführte Nanopartikel für bessere Krebsmedikamenten-Absorption

Biomedizinische Ingenieure der Duke University haben eine neuartige Plattform namens TuNa-AI entwickelt, die künstliche Intelligenz (KI) mit automatisierten Laborverfahren kombiniert, um maßgeschneiderte Nanopartikel für die gezielte Arzneimittelabgabe zu entwerfen. Ziel ist es, therapeutische Wirkstoffe, die schwer zu kapseln sind, effizienter und sicherer zu liefern. In einer Proof-of-Concept-Studie gelang es dem Team, Nanopartikel für Venetoclax – ein Chemotherapeutikum gegen Leukämie – erfolgreich zu formulieren, wobei die neue Formulierung eine deutlich bessere Löslichkeit und Wirkung gegen Leukämiezellen im Labor zeigte. Zudem optimierte die Plattform die Zusammensetzung eines zweiten Krebsmedikaments: Die Menge eines potenziell krebserzeugenden Hilfsstoffes wurde um 75 % reduziert, ohne die Wirksamkeit zu beeinträchtigen – und die Verteilung im Körper (Biodistribution) bei Mäusen verbesserte sich signifikant. Ein zentrales Problem traditioneller KI-Modelle in der Nanopartikelentwicklung liegt darin, dass sie entweder nur die Materialauswahl oder die Mengenverhältnisse optimieren können, nicht beides gleichzeitig. Viele bestehende Ansätze arbeiten mit festen Zusammensetzungen und können daher nicht lernen, wie sich variable Verhältnisse auf Stabilität und Leistung auswirken. Der neue Ansatz von Zilu Zhang und Daniel Reker überwindet diese Einschränkung: Mit einem robotergesteuerten Flüssigkeitsmanipulations-System wurden 1.275 verschiedene Formulierungen systematisch hergestellt, bestehend aus unterschiedlichen Wirkstoffen und Hilfsstoffen (Excipients). Die KI analysierte diese umfangreiche Datenmenge und lernte, wie sich Änderungen in Zusammensetzung und Dosierung auf die Partikelbildung und Stabilität auswirken. Das Ergebnis: Eine Steigerung der erfolgreichen Nanopartikelbildung um 42,9 % gegenüber konventionellen Methoden. Die Studie, veröffentlicht in ACS Nano, zeigt, dass KI nicht nur bei der frühen Wirkstoffentdeckung, sondern auch in späteren Phasen der Arzneimittelentwicklung – insbesondere bei der Optimierung der Formulierung – einen entscheidenden Nutzen bietet. Durch die gleichzeitige Berücksichtigung von Materialwahl und Mengenverhältnissen ermöglicht TuNa-AI eine präzisere, effizientere und sicherere Entwicklung von Nanopartikeln. Industrieexperten begrüßen die Entwicklung als Meilenstein in der präzisen Arzneimittelabgabe. „TuNa-AI adressiert eine kritische Lücke im Drug Delivery-Prozess“, sagt ein Experte für Nanomedizin an der ETH Zürich. „Die Fähigkeit, gleichzeitig Material und Dosierung zu optimieren, ist bisher selten gelungen – hier wird ein echter Sprung nach vorne gemacht.“ Die Duke-Gruppe arbeitet bereits mit Kliniken und Forschungseinrichtungen zusammen, um die Plattform auf andere Krankheiten wie seltene Erkrankungen oder neurodegenerative Störungen auszuweiten. Reker betont: „Dies ist ein fundamentaler Schritt, um bestehende und neue Therapien sicherer und wirksamer zu machen – und das mit Hilfe von KI, die nicht nur sucht, sondern auch versteht, wie Dinge funktionieren.“