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Forschungsprojekt gegen multiresistente Keime Mit KI Wirkstoffkombinationen für die Tuberkulose-Behandlung bestimmen

| Autor: Julia Mutzbauer

Durch den unsachgemäßen Einsatz von Antibiotika in den vergangen Jahren nimmt die Zahl der resistenten Krankheitserreger immer mehr zu. Besonders der Erreger der Tbc hat inzwischen zahlreiche Stämme entwickelt, die gegen eine Vielzahl von Wirkstoffen resistent sind. Um die Erreger auszuschalten, müssen deshalb nicht nur neue Antibiotika entwickelt, sondern auch immer neue Wirkstoffkombinationen gefunden werden. Nun wollen Wissenschaftler vom Tropeninstitut am LMU Klinikum München und vom Max von Pettenkofer-Institut der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) in einem gemeinsamen Forschungsprojekt mithilfe neuer digitaler Methoden und künstlicher Intelligenz (KI) die Resistenzmechanismen der Erreger erforschen, um so die Entwicklung neuer Medikamente zu beschleunigen.

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Abbildung: Tuberkulose Bakterien in der Lunge
Abbildung: Tuberkulose Bakterien in der Lunge
(© Juan Gärtner - stock.adobe.com)

Das Klinikum der Universitiät München erklärte dazu: „Geeignete ‚Medikamentencocktails‘, die auch gegen resistente Bakterien wirksam sind, können bislang nur durch teure klinische Studien identifiziert werden. Es mangelt an nicht-klinischen, im Labor durchführbaren Ansätzen, die das Zusammenspiel neuer Wirkstoffe vorhersagen können“. Dies wollen die Münchner Wissenschaftler nun ändern.

Professor Michael Hoelscher vom Tropeninstitut am LMU Klinikum: „Mit unserem Projekt wollen wir das dringend benötigte präklinische Labormodell entwickeln, um neue Wirkstoffkombinationen für die Tuberkulose-Behandlung bereits im vorklinischen Stadium vorherzusagen“.

Professor Dr. Fabian Theis von der Technischen Universität München (TUM) und dem Helmholtz Zentrum dazu weiter: „Wir setzen selbstlernende Algorithmen ein, um das Zusammenspiel von verschiedenen Medikamenten bei der Wirkung auf den Stoffwechsel der Tuberkuloseerreger, den Mykobakterien, zu verstehen.“

Dabei seien die beiden Teams besonders daran interessiert, biologische Moleküle zu bestimmen, die Resistenzmechanismen widerspiegeln, um herauszufinden, wie wir diese gezielt mit Medikamenten reversieren können, so Dr. Michael Menden vom Helmholtz Zentrum München.

Durch eine neue, an der LMU entwickelte experimentelle Technik soll die Neubildung von vielen Biomolekülen in Mykobakterien dynamisch gemessen werden. Dr. Andreas Wieser vom Tropeninstitut am LMU Klinikum München und vom Max von Pettenkofer-Institut der LMU dazu: „Dadurch können wir die Veränderung der Stoffwechselwege von Tuberkulose-Erregern während der Behandlung mit Antibiotika beobachten. Dies ermöglicht es uns, die Wirkung verschiedener Antibiotika sowohl einzeln als auch in Kombination zu charakterisieren“.

Die dabei entstehenden dynamischen Daten über die Wirkungsweise sollen mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Systembiologie modelliert werden, um ein besseres Verständnis des Erregers zu erhalten. So wollen die Forscher herausfinden, welche Wirkstoffe sich ideal ergänzen. Auf dieser Basis könnten künftig neue Kombinationen von Medikamenten für die Behandlung von Tuberkulose entwickelt werden, die auch gegen resistente Erreger Wirkung zeigen.

Die Münchner Wissenschaftler würden mit ihrer interdisziplinären Grundlagenforschung Kompetenzen aus sämtlichen Fachgebieten wie analytischer Chemie, Bioinformatik, Künstlicher Intelligenz, medizinischer Mikrobiologie und Tropenmedizin vereinen. „Mit dem neuen digitalen Forschungsansatz erweitert das Tropeninstitut München sein bisheriges Portfolio und entwickelt sich mit seinen Kooperationspartnern zunehmend zu einem Zentrum der Tuberkuloseforschung“, so das Klinikum der Universität München.

Aus Sicht des Bayerischen Kunst- und Wissenschaftsministers Bernd Sibler wird das neue Forschungsnetzwerk bayresq.net dazu beitragen, eine wesentliche Lücke in der Erforschung und langfristigen Bekämpfung multiresistenter Krankheitserreger zu schließen: „Unsere Hochschulen im Freistaat haben hierzu wesentliche Kompetenzen. Wir setzen auf ihre Expertise, um auf diesem Gebiet neue Erkenntnisse zu gewinnen, den wichtigen interdisziplinären Austausch weiter voranzutreiben und damit neue Wege zu finden, um unsere Gesundheit zu schützen“, so der Minister.

Über bayresq.net

Mit bayresq.net erhalten insgesamt sechs interdisziplinäre Forschungsgruppen vom Freistaat ab 2020 für fünf Jahre jeweils jährlich bis zu 275.000 Euro. Die Zukunftsprojekte werden neben der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) und der Technischen Universität München (TUM) an der Friedrich-Alexander-Universität (FAU) Erlangen-Nürnberg, der Universität Regensburg und der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) durchgeführt. Mit den Fördermitteln des Freistaats werden neben den Forschungsgruppen auch der Aufbau einer zentralen Datenplattform und eines gemeinsamen Datenmanagements ermöglicht.

Das Vorhaben ist Teil der Strategie Bayern Digital des Freistaats. Alle sechs an dem Programm beteiligten Verbundprojektgruppen sollen in einem gemeinsamen „Open Data Management“ und in enger Zusammenarbeit ihre Expertise über ganz Bayern bündeln. Die Erfahrung mit früheren Netzwerkprogrammen hat gezeigt, dass diese Form der Interdisziplinären Forschung mit einem deutlichen Mehrwert verbunden ist und Forschungsprojekte schneller zum Erfolg führt.

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