Forscher aus Düsseldorf und Luxemburg haben mithilfe künstlicher Intelligenz zwei vielversprechende Medikamentenkandidaten für die Behandlung des Leigh-Syndroms identifiziert. Die Studie, die im Fachmagazin Nature Communications veröffentlicht wurde, beschreibt einen wichtigen Durchbruch bei der Erforschung dieser seltenen neurologischen Erkrankung. Das Leigh-Syndrom ist eine fortschreitende Mitochondriopathie, die den Energiestoffwechsel beeinträchtigt und meist im Kindesalter zu schweren Gehirnschädigungen, Krampfanfällen und Lähmungen führt. Da die Lebenserwartung der Betroffenen extrem gering ist und es bisher keine zugelassene Therapie gibt, ist der Bedarf an neuen Behandlungsoptionen enorm. Die Forschung an seltenen Krankheiten stößt jedoch häufig an Grenzen, da die geringe Patientenzahl und das Fehlen geeigneter Tiermodelle die Entwicklung neuer Medikamente erschweren. Ein internationales Team, bestehend aus Experten der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, des Universitätsklinikums Düsseldorf und des Luxembourg Center for Systems Biomedicine an der Universität Luxemburg, hat diesen Hürden begegnet, indem es auf künstliche Intelligenz und moderne Zellmodelle setzte. Die Wissenschaftler gingen von patienteneigenen Zellen aus, um pluripotente Stammzellen zu erzeugen, aus denen sich im Labor dreidimensionale Gehirnorganoiden entwickeln ließen. Diese Organoiden fungieren als präzise 3D-Modelle des menschlichen Gehirns und bilden die spezifische genetische Mutation ab, die das Leigh-Syndrom auslöst. Dies ermöglichte es den Forschern, den Krankheitsverlauf und die Wirkung verschiedener Substanzen direkt in einem menschlichen Gewebemodell zu untersuchen. Zur Beschleunigung des Suchprozesses entwickelte das Team um Professor Antonio Del Sol aus Luxemburg einen Algorithmus auf Basis von Deep Learning. Dieser analysierte die Wirkung bereits existierender und zugelassener Medikamente auf die Organoiden. Das Ziel war das sogenannte Drug-Repurposing, also die Wiederverwendung bekannter Wirkstoffe für neue Indikationen, was die Entwicklungszeit und -kosten im Vergleich zur Entwicklung neuer Medikamente drastisch reduziert. Durch diese KI-gestützte Analyse wurden zwei spezifische Substanzen als vielversprechend herausgefiltert: Talarozol, das ursprünglich zur Behandlung von Akne entwickelt wurde, und Sertaconazol, das bereits topisch gegen Hautpilzinfektionen eingesetzt wird. Experimente an den Gehirnorganoiden zeigten, dass beide Medikamente die Entwicklung von Nervenzellen nachhaltig unterstützten, das Zellwachstum förderten und die schädliche Freisetzung von Laktat reduzierten. Diese Effekte deuten darauf hin, dass die Medikamente den Krankheitsverlauf positiv beeinflussen könnten. Professor Alessandro Prigione von der Universität Düsseldorf betonte die Bedeutung dieser Ergebnisse für die Erforschung seltener Krankheiten. Er verdeutlichte, dass die Identifizierung dieser Kandidaten in einem solchen Modell äußerst aussagekräftig sei, jedoch weitere Studien notwendig sind, um die Wirksamkeit und Sicherheit beim Menschen endgültig zu bestätigen. Professor Del Sol fügte hinzu, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz diesen Prozess der Wirkstoffwiederverwendung optimiert. Der entwickelte Algorithmus könnte in Zukunft nicht nur bei der Erforschung des Leigh-Syndroms, sondern auch bei der Suche nach Therapien für andere seltene Erkrankungen zum Einsatz kommen.