Rundschau der Arzneimittelforschung mit Barry Bunin - 17. Mai 2023

"Duale CRISPR-Therapie plus langwirksame ART eliminiert HIV in Mäusen" Diese Schlagzeile von FIERCE Biotech markiert einen weiteren Meilenstein im langen Kampf gegen HIV. Der Artikel beschreibt die Arbeit eines Forscherteams unter der Leitung von Wissenschaftlern der Lewis Katz School of Medicine an der Temple University und der University of Nebraska Medical Center, die CRISPR einsetzten, um zwei verschiedene Gene in HIV-infizierten humanisierten Mäusen zu inaktivieren oder auszuschneiden. Durch die Kombination dieses Ansatzes mit einer langwirksamen antiretroviralen Therapie konnten die Forscher das Virus in rund 60 % der Modelle eliminieren - eine deutliche Steigerung gegenüber den 29 %, die sie 2019 gemeldet hatten. Kamel Khalili, Ph.D., ein Mitglied des Teams der Temple University, sagte: "Diese Strategie ist in zweierlei Hinsicht von Bedeutung: Erstens ist CRISPR nach wie vor die Methode der Wahl für eine dauerhafte Eliminierung des Virus, und zweitens kann diese Kombination zur gezielten Bekämpfung des Virus zusammen mit einer anderen Methode zur Verhinderung der Ausbreitung, wie der Inaktivierung von CCR5 durch CRISPR, für eine dauerhafte Eliminierung des Virus verbessert werden."

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EHR + KI = Prädiktive Krebsdiagnose. Das ist die Kurzfassung eines kürzlich erschienenen Artikels in Natur mit der Überschrift "A Deep Learning Algorithm to Predict Risk of Pancreatic Cancer from Disease Trajectories". In der Zusammenfassung heißt es unter anderem: "Wir haben Modelle des maschinellen Lernens auf die Abfolge von Krankheitscodes in der Krankengeschichte trainiert und die Vorhersage des Auftretens von Krebs in inkrementellen Zeitfenstern getestet." Anhand von zwei verschiedenen Datensätzen mit insgesamt 9 Millionen Patientenakten aus Dänemark und den USA baten die Forscher das KI-Modell, auf der Grundlage der in den Akten enthaltenen Daten nach verräterischen Anzeichen zu suchen. Die Fähigkeit, die Krankheit innerhalb von 36 Monaten vorherzusagen, war so genau, dass die Forscher schrieben: "Diese Ergebnisse verbessern die Fähigkeit, realistische Überwachungsprogramme für Patienten mit erhöhtem Risiko zu entwerfen, was sich möglicherweise positiv auf die Lebenserwartung und die Lebensqualität auswirkt, indem dieser aggressive Krebs frühzeitig erkannt wird." Søren Brunak, Professor für Systembiologie von Krankheiten und Forschungsdirektor am Novo Nordisk Foundation Center for Protein Research an der Universität Kopenhagen, war einer der leitenden Forscher. zitiert in Harvard Medizinische Nachrichtenzitiert: "KI-basiertes Screening ist eine Möglichkeit, den Verlauf von Bauchspeicheldrüsenkrebs zu verändern, einer aggressiven Krankheit, die bekanntermaßen schwer früh zu diagnostizieren und rechtzeitig zu behandeln ist, wenn die Erfolgsaussichten am größten sind."

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"Ozempic und Wegovy haben die Behandlung von Fettleibigkeit übernommen. Können sie auch bei Krebs helfen?" Das ist die Schlagzeile von einer FIERCE Biotech Artikel, in dem berichtet wird, dass "Ozempic und Wegovy von Novo Nordisk möglicherweise nicht nur den Patienten helfen, ihre Pfunde zu verlieren. Sie scheinen die Beeinträchtigungen der natürlichen Killerzellen zur Krebsbekämpfung, die bei Menschen mit Fettleibigkeit beobachtet werden, unabhängig von einer Gewichtsabnahme umzukehren." Forscher der Maynooth University in Irland berichteten, dass ein lang wirkendes Glucagon-like Peptide-1 (GLP-1)-Analogon die Funktion der natürlichen Killerzellen bei 20 Menschen mit Fettleibigkeit wiederherstellte. In dem Artikel wird darauf hingewiesen, dass Novo Nordisk nicht an der Studie beteiligt war.

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"Unser Weg zu Antikörpern durch Computer" so lautet die Überschrift eines kürzlich erschienenen Blog in Wissenschaft von Derek Lowe, in dem er feststellt, dass die traditionellen Forschungsmethoden, bei denen Tiermodelle für die Suche nach interessanten Antikörpern verwendet werden, durch KI und maschinelles Lernen einen Schub erhalten könnten. Er schreibt, dass der menschliche Körper (theoretisch) eine Quintillion (zehn bis achtzehntel) verschiedene Arten von Antikörpern herstellen kann. "Kombiniert man das mit der Art und Weise, wie sich diese Proteine zu allen möglichen komplexen oligomeren Strukturen zusammenschließen können, erhält man eine Vielfalt von Bindungsmustern, die es buchstäblich unmöglich macht, sich ein sinnvolles mentales Bild davon zu machen", schreibt er. Lowe verweist auf ein Papier über die Verwendung von Sprachmodelle für die Arbeit an Proteinstrukturen und -designs, und eine weitere neue Arbeit in der die Autoren versuchen, de novo-Antikörper auf rechnerischem Wege zu erzeugen. Er schreibt: "Das letztendliche Ziel sind 'Zero-Shot'-Beispiele, d. h. die Bereitstellung eines Antikörpers für ein bestimmtes Antigen, für das keine früheren Antikörper bekannt sind, auf denen man aufbauen könnte." Und endet mit: "Antikörper für alles?"

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"Die Pharmariesen der Welt setzen auf KI, um Medikamente schneller zu entwickeln". Bloomberg bringt diese Schlagzeile für einen Artikel, in dem es heißt: "Morgan Stanley schätzt, dass in den nächsten zehn Jahren der Einsatz von KI in der frühen Phase der Arzneimittelentwicklung zu 50 zusätzlichen neuen Therapien mit einem Umsatz von mehr als 50 Milliarden Dollar führen könnte." In dem Artikel heißt es, dass die Zahl der Risikokapitalgeber, die in den letzten fünf Jahren Bewertungen potenzieller KI-Unternehmen für die Arzneimittelentwicklung anfordern, stark gestiegen ist. Er zitiert den Professor Russ Altman von der Stanford University, der seit Jahrzehnten Due-Diligence-Prüfungen von Biotech-Startups für VCs durchführt, mit den Worten, das Interesse sei "von null auf hundert" gestiegen.

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Barry A. Bunin, PhD, ist der Gründer und CEO von Collaborative Drug Discovery, einem modernen Ansatz für die Forschungsinformatik in der Arzneimittelforschung, dem weltweit Tausende von führenden Forschern vertrauen. Die CDD Vault ist eine gehostete biologische und chemische Datenbank, die Ihre privaten und externen Daten sicher verwaltet.