MIT-Forscher auf dem Weg zu einem Covid-19-Medikament
Wenn es ein Medikament gegen Covid-19 gäbe, wäre das Problem der Pandemie gelöst. Doch es hat einen Grund, dass Wissenschaftler lieber auf Impfstoffe setzen. Denn die Entwicklung neuer Medikamente ist noch aufwendiger und langwieriger. MIT-Forscher gehen daher einen anderen Weg und nutzen dafür künstliche Intelligenz.
Ist es möglich, die Folgen des Virus mit vorhandenen Medikamenten zu bekämpfen? MIT-Forscher glauben daran.
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Seit sich der Virus SARS-CoV-2 ausbreitet, suchen Mediziner nach einem Weg, seine Folgen einzudämmen. Wenn es eine wirksame Behandlung gäbe, wäre Covid-19 natürlich der Schrecken genommen, und auch eventuelle Mutationen ließen sich wahrscheinlich verhältnismäßig schnell in den Griff bekommen. Doch das ist leichter gesagt als getan. „Denn es dauert ewig, neue Medikamente zu entwickeln“, sagt Caroline Uhler. Sie arbeitet als Computer-Biologin am Department of Electrical Engineering am Massachusetts Institute of Technology (MIT) und ist Expertin für die Simulation biologischer Vorgänge. Sie sagt: „Wir müssen existierende Medikamente finde, die wir umwidmen können.“ Dafür hat ihr Team einen eigenen Ansatz entwickelt. Die Wissenschaftler scannen Wirkstoffe, die eigentlich bei anderen Erkrankungen eingesetzt werden. Dafür setzen sie künstliche Intelligenz (KI) ein.
Schnittstelle zwischen Alterungsprozessen und Covid-19 gefunden
Im ersten Schritt hat Uhlers Team eine besondere Hypothese entwickelt, da Covid-19 sehr unterschiedlich verläuft. In der Regel kämpfen ältere Patienten mit deutlich stärkeren Beschwerden. Auch die Zahl der Todesfälle ist in dieser Gruppe mit Abstand am höchsten. Uhler ist davon überzeugt, dass nicht allein das alternde Immunsystem dafür verantwortlich sein könne. „Wenn die Lunge altert, wird sie steifer. Das ist eine der wichtigsten Veränderungen“, sagt sie.
Diese Gewebeveränderungen führen zu Abweichungen in der Genexpression, also in der Art und Weise, wie genetische Informationen für die einzelnen Zellen umgesetzt werden. Das heißt auch, dass der Organismus auf die gleichen Reize gegebenenfalls unterschiedlich reagiert, je nach Steifegrad der Lunge. Auch SARS-CoV-2 nimmt Einfluss auf die Genexpression. Die Schnittstelle dieser beiden Faktoren hält Uhler für den Schlüssel für einen schweren Verlauf – und für die Suche nach einem Medikament.
Das Protein RIPK1 funktioniert wie ein Multiplikator
Im nächsten Schritt durchforschten die Wissenschaftler mit speziell programmierten Algorithmen riesige Datenmengen. Sie kartierten ein regelrechtes Netzwerk von Genen und Proteinen, die sowohl bei der Alterung als auch bei Covid-19 eine Rolle spielen. Dann setzten sie statistische Algorithmen ein, um nach Zusammenhängen in diesem Netzwerk zu suchen. So fanden sie Gene und Proteine, bei denen Veränderungen kaskadenartige Effekte im gesamten Netzwerk verursachten. In den Mittelpunkt der weiteren Forschungen stellten sie daraufhin das Protein RIPK1. Es fiel durch besonders intensive nachgeschaltete Effekte auf.
In Medikamentendatenbanken fand ihre künstliche Intelligenz schließlich drei Medikamente, die Einfluss auf dieses Protein nehmen. Sie gelten als vielversprechende Kandidaten, um schwere Folgen einer Corona-Erkrankung abfedern zu können. Es handelt sich um Medikamente, die eine Zulasssung für die Krebstherapie haben. Das erleichtert klinische Studien, weil mögliche Nebenwirkungen bekannt sind.
Übrigens stießen die Forscher mit ihrer künstlichen Intelligenz auch auf zwei Medikamente, die bereits für den Einsatz gegen Covid-19 getestet werden. Sie sind sich daher sicher, auf dem richtigen Weg zu sein.
Erkenntnisse sollen bei weiteren Erkrankungen helfen
Ihre Erkenntnisse wollen die MIT-Wissenschaftler Pharmaunternehmen zur Verfügung stellen, damit schnell entsprechende Studien starten können. Uhler betont jedoch, dass die Wirksamkeit der Substanzen gegen Corona bisher reine Theorie ist. Sie muss sich erst noch in der Praxis beweisen.
Genauso wichtig wie die Bekämpfung der aktuellen Pandemie ist aus ihrer Sicht das Prinzip ihrer neuen Software. Denn das lasse sich auf andere Infektionen oder Krankheiten anwenden. Ihr Team will nun weitere Informationen darüber sammeln, wie verschiedene Krankheiten die Genexpression beeinflussen. Mit diesen Informationen wollen die Forscher die künstliche Intelligenz füttern, um sie noch effektiver zu machen.
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