Chemie-Nobelpreis 2024: Proteinvorhersage und -design für neue Medikamente nutzen

Die Forschenden David Baker, Demis Hassabis und John M. Jumper erhalten in diesem Jahr den Chemie-Nobelpreis für entscheidende Beiträge zur Vorhersage und zum Design von Proteinen. Das wurde heute von der Königlich-Schwedischen Akademie der Wissenschaften in Stockholm verkündet.

Forschende Pharmaunternehmen nutzen diese Techniken mittlerweile umfassend, um schneller Wirkstoffe für neue Medikamente zu entwickeln. So werden die Nobelpreis-gewürdigten Pionierarbeiten der Preisträger vielen Menschen unmittelbar zugute kommen.

Proteine sind eine vielfältige Gruppe von Biomolekülen. Sie spielen eine zentrale Rolle bei allen Lebensvorgängen, ermöglichen beispielsweise den Stoffwechsel, die Muskelbewegung und die Nervenaktivität. Zentral sind sie auch bei Krankheiten und bei ihrer Behandlung:

Denn zum einen greifen die meisten Medikamente dadurch in Krankheiten ein, dass ihre Wirkstoffe bestimmte Proteine im Körper in ihrer Aktivität blockieren oder unterstützen (oft sind das Enzyme oder Hormonrezeptoren). Zum anderen sind viele Arzneimittel-Wirkstoffe selbst Proteine, beispielsweise im Fall von Gerinnungsfaktoren oder Antikörpern.

Um wirksam zu sein, müssen Wirkstoffe in ihrer Form und weiteren Eigenschaften zu den Molekülen im Körper passen, an denen sie ins Krankheitsgeschehen eingreifen sollen. Lange Zeit konnten Pharmaforschende das nur durch zahlreiche "Versuch und Irrtum"-Experimente oder mit extrem aufwendigen physikalischen Methoden zur Strukturaufklärung erreichen.

Dank immer zuverlässigerer Computermethoden zur Strukturvorhersage von Proteinen und zum Proteindesign können sie aber nun oftmals wesentlich schneller zu aussichtsreichen Wirkstoffkandidaten kommen - beispielsweise zu neuen Antikörpern, die sich biotechnisch herstellen lassen. Häufig kombinieren sie diese Techniken noch mit weiteren Instrumenten der künstlichen Intelligenz.

Doch nur diejenigen Wirkstoffkandidaten, die in Versuchen mit Zellkulturen und Versuchstieren zeigen, dass sie wirklich die vorhergesagten Eigenschaften haben, werden anschließend auch mit Menschen in klinischen Studien erprobt.

» Zum Einsatz von Protein-Strukturvorhersage und Proteindesign und weiteren KI-Tools (S. 34ff)

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Quelle: Verband Forschender Arzneimittelhersteller (VFA)