Neue AI-Methode erschließt "unzugängliche" Proteine für Medizin

Wissenschaftler haben eine neue Methode entwickelt, die die Arzneimittelentwicklung und Diagnostik revolutionieren könnte, indem sie auf bisher als unzugänglich geltende Proteine abzielt, die oft als "unmedikamentös" bezeichnet werden. Proteine sind die Helfer des Körpers und spielen eine entscheidende Rolle bei der Arzneimittelentwicklung. Bei Krankheiten wie Krebs oder Diabetes treten Fehlfunktionen auf, weil ein oder mehrere Proteine nicht richtig arbeiten. Arzneimittel binden sich üblicherweise an bestimmte Stellen dieser Proteine, um schädliche Aktionen zu blockieren oder nützliche zu verstärken. Grenzen traditioneller Ansätze Bisher konzentrierten sich Forscher auf Proteine mit stabilen, unveränderlichen Strukturen. Dieser Ansatz ignoriert jedoch Proteine mit intrinsisch ungeordneten Regionen (IDRs), die mehr als 50% des Proteoms ausmachen. Diese Proteine haben keine feste Form, was es schwierig macht, sie zu targetten. Daher entgeht der Wissenschaft möglicherweise eine Vielzahl potenziell lebensverändernder neuer Medikamente. IDRs in Proteinen gelten als wichtig für normale Zellfunktionen und tragen auch zu vielen Krankheitsprozessen bei. Die traditionellen Methoden zur Targetierung dieser flexiblen Regionen mit Antikörpern sind zeitaufwendig und oft ineffektiv. Neue Technik In einer Studie, die im Fachjournal "Science" veröffentlicht wurde, beschreiben Forscher aus dem Labor des Nobelpreisträgers David Baker eine neuartige Technik namens "logos". Dieses System nutzt künstliche Intelligenz (KI), um Moleküle zu entwickeln, die an diese anspruchsvollen Stellen binden können. Wie funktioniert es? Anstatt ein Molekül zu erstellen, das in eine Tasche eines ständig sich verändernden Proteins passt, sind die durch logos entwickelten Binder selbst Taschen, in die die Zielregionen hineinpassen. Die Forscher konnten erfolgreich Binder für 39 strukturlose Ziele entwickeln. "In unserem computergestützten Designverfahren können wir Bindungsproteine zu beliebigen ungeordneten Peptiden und Proteinen entwerfen," schrieben die Forscher in ihrer Arbeit. "Obwohl die Targetierung ungeordneter Proteine für traditionelle Methoden eine erhebliche Herausforderung darstellte, zeigen wir, dass die Unordnung ein Vorteil ist: Das entwickelte Bindungsprotein bringt die Zielsequenz in eine bevorzugte, bindungsfähige Konformation." Zukünftige Möglichkeiten Diese bahnbrechende Methode bedeutet, dass viele weitere Proteine als Ziele für neue Medikamente infrage kommen. Dies könnte die Forschung zu Krankheiten beschleunigen, bei denen Proteine mit IDRs eine wichtige Rolle spielen, einschließlich Krebs und neurodegenerativen Erkrankungen wie Alzheimer. Der Erfolg dieser Arbeit ist ein weiterer Beweis dafür, dass künstliche Intelligenz und computergestütztes Design zu unverzichtbaren Werkzeugen werden, um scheinbar unlösbare Herausforderungen in Biologie und Medizin zu bewältigen. Bewertung durch Branchenexperten Industrie-Innen sehen in dieser Entdeckung ein großes Potenzial. Sie bezeichnen es als einen wichtigen Schritt in Richtung der Entwicklung neuer therapeutischer Ansätze, insbesondere bei komplexen Krankheiten. Die Firma Insilico Medicine, die sich auf die Anwendung von KI in der Medikamentenforschung spezialisiert hat, lobt die Arbeit als wegweisend und betont die Notwendigkeit, solche technologischen Fortschritte weiter zu fördern. David Baker, Leiter des Labors und Nobelpreisträger, ist bekannt für seine bahnbrechenden Beiträge zur Proteinstrukturanalyse und -design. Seine Forschungsteams haben in der Vergangenheit bereits mehrere wichtige Innovationen vorgestellt, die die Arzneimittelentwicklung voranbringen. Wenn Sie an dieser Berichterstattung Interesse haben, überlegen Sie bitte, unseren unabhängigen wissenschaftlichen Journalismus zu unterstützen. Eine Spende, insbesondere eine monatliche, wird uns helfen, unser Engagement fortzusetzen.Als Dankeschön erhalten Sie ein werbefreies Benutzerkonto. © 2025 Science X Network