Mit künstlicher Intelligenz zu besseren Antikörper-Medikamenten

Methoden des maschinellen Lernens helfen bei der Entwicklung von Antikörper-​Medikamenten, diese zu optimieren. Das führt zu Wirkstoffen mit verbesserten Eigenschaften, auch bezüglich Verträglichkeit im Körper.

Antikörper werden nicht nur von unseren Immunzellen hergestellt, um im Körper Viren und andere Krankheitserreger zu bekämpfen. Seit wenigen Jahrzehnten setzt die Medizin biotechnologisch hergestellte Antikörper auch als Medikamente ein. Denn Antikörper sind ausgesprochen gut darin, sich nach dem Schlüssel-​Schloss-Prinzip spezifisch an molekulare Strukturen zu heften. Ihr Einsatz reicht von der Krebsmedizin bis zur Behandlung von Autoimmunkrankheiten und neurodegenerativen Leiden.

Die Entwicklung solcher Antikörper-​Medikamente ist allerdings alles andere als einfach. Grundvoraussetzung ist, dass sich ein Antikörper optimal an sein Zielmolekül heftet. Gleichzeitig muss ein Antikörper-​Medikament noch zahlreiche Zusatzkriterien erfüllen. Zum Beispiel sollte es im Körper keine Immunreaktion auslösen, sich effizient biotechnologisch herstellen lassen sowie über lange Zeit stabil bleiben.

Bakterien, die sich von Methanol ernähren und nachhaltige Chemikalien produzieren.   (Illustration: Sean Kilian)

Bakterien für klimaneutrale Chemikalien der Zukunft

CRISPR/Cas bei Pflanzen: Was die Gen-Schere kann - und was (noch) nicht

Nach der Befruchtung setzt die Eizelle (lila) Zink-​Ionen (blaue Punkte) frei, was die Form des grünen Proteins auf der Oberfläche eines Spermiums ändert. Dadurch kann dieses nicht mehr an der Eizelle andocken. 

Die Proteinverbindung, die die Befruchtung einleitet

Die Wirkung von Medikamenten auf einzelne Zellen wird prognostizierbar

Mandy Boontanrart arbeitet in ihrer Forschung an einer Gentherapie für erbliche Blutarmutserkrankungen.

Blutarmut mit Genschere behandeln

Revolution von oben: Die EU-Kommission will künftig moderne Gentech-Pflanzen nicht anders behandeln als konventionell gezüchtete Pflanzen