Ein internationales Forschungsteam um Professorin Olivia Merkel, Inhaberin des Lehrstuhls für Arzneimittelabgabe an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) und Co-Sprecherin des Clusters für Nukleinsäuretherapeutika München (CNATM), hat erstmals eine integrierte computergestützte Plattform entwickelt, die molekulare Dynamik (MD) und maschinelles Lernen (ML) kombiniert, um neue polymere Materialien für die therapeutische RNA-Abgabe zu identifizieren. Bisher war die Entwicklung effizienter RNA-Nanotransportsysteme durch die hohe Komplexität der Wechselwirkungen zwischen Polymeren, RNA und biologischen Membranen stark behindert. Die neue Plattform überwindet diese Hürden, indem sie die präzise Simulation von Molekülinteraktionen mit der Fähigkeit des maschinellen Lernens zur Mustererkennung verbindet. Durch die Kombination von MD-Simulationen, die die physikalischen und dynamischen Eigenschaften von Polymer-RNA-Komplexen auf atomarer Ebene modellieren, und ML-Algorithmen, die aus umfangreichen Simulationsdaten lernen, kann die Plattform potenzielle Trägermaterialien in kürzester Zeit bewerten und optimieren. So werden kritische Parameter wie Stabilität, Zellufnahme, Freisetzung der RNA und Toxizität vorhergesagt, ohne dass umfangreiche experimentelle Tests notwendig sind. Die Forscher konnten bereits mehrere neue Polymere identifizieren, die in Tests eine signifikant höhere Effizienz bei der RNA-Abgabe gegenüber etablierten Materialien wie Lipid-Nanopartikeln aufwiesen. Die Bedeutung der Entdeckung liegt in der Beschleunigung des Entwicklungsprozesses für RNA-basierte Therapien, die in der Behandlung von Krebs, genetischen Erkrankungen und Infektionskrankheiten vielversprechend sind. Die Plattform ermöglicht es, die Materialentwicklung von Monaten auf Wochen zu verkürzen und die Anzahl notwendiger Laborexperimente drastisch zu reduzieren. Zudem ist die Methode skalierbar und kann auf andere Arten von Nukleinsäuretherapeutika wie DNA oder siRNA übertragen werden. Industrielle und akademische Experten sehen in der Entwicklung eine bahnbrechende Fortschrittsstufe für die Gentechnik und personalisierte Medizin. Die Kombination von physikalisch fundierten Simulationen mit intelligenter Datenanalyse stellt einen Paradigmenwechsel in der Materialwissenschaft für therapeutische Anwendungen dar. Die LMU und der CNATM, ein führendes Zentrum für nukleinsäurebasierte Therapien in Europa, positionieren sich damit weiter als Innovationsmotor in der Medizintechnologie. Die Plattform ist bereits in Kooperationen mit pharmazeutischen Unternehmen im Einsatz, um klinische Anwendungen schneller voranzutreiben. Die neue Methode demonstriert, wie moderne Informatik und Biophysik zusammenwirken können, um komplexe biomedizinische Herausforderungen zu lösen – ein Modell, das zukünftig auch in der Entwicklung anderer Nanomedikamente eine zentrale Rolle spielen könnte.