Projekt
Arzneimittelentwicklung mithilfe künstlicher Intelligenz beschleunigen
Die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln in der pharmakologischen Forschung – inklusive einer Risikobewertung von Wirkstoffen in der frühen Phase der Arzneimittelentwicklung – beruhen derzeit in großen Teilen auf Tierversuchen. Die Entwicklung automatisierter Analyseverfahren, die Alternativen zum klassischen Tierversuch darstellen könnten, wäre daher in vielerlei Hinsicht nutzbringend für die Arzneimittelforschung.
Um die Entwicklung solcher Methoden geht es in dem Projekt "EmbryoNet-AI", für das Prof. Dr. Patrick Müller einen Proof of Concept Grant des Europäischen Forschungsrats (ERC) in Höhe von 150 000 Euro erhalten hat. Müller ist Professor für Entwicklungsbiologie an der Universität Konstanz und assoziiertes Mitglied des Konstanzer Exzellenzclusters "Kollektives Verhalten". Sein Projekt baut auf Erkenntnissen auf, die er und sein Team in dem ebenfalls vom ERC geförderten Projekt "ACE-OF-SPACE" (Analysis, control, and engineering of spatiotemporal pattern formation) gewonnen haben. Ziel des neuen Projekts ist die Weiterentwicklung der KI-gestützten Bildanalyse-Software EmbryoNet aus Müllers Forschungsgruppe. Die Software kann Entwicklungsstörungen bei Tier-Embryonen vollautomatisiert erkennen.
EmbryoNet könnte eine schnelle, kostengünstige und präzise Bewertung der Wirkung von Substanzen auf die Entwicklung biologischer Systeme ermöglichen. Negative Effekte, wie sichtbare Entwicklungsstörungen, werden vollautomatisiert erkannt und Störungen der zugrundeliegenden Signalwege zugeordnet. "Wir sehen hier ein hohes Anwendungspozential in der Medikamentenentwicklung, insbesondere in der frühen Phase der Wirkstoffsuche – bei der Risikobewertung und der Aufklärung der Wirkmechanismen potenzieller neuer Medikamente", sagt Müller.
Auch auf Organoide anwendbar
Erstmalig vorgestellt haben Müller und sein Team die Software EmbryoNet im Jahr 2023 in der Fachzeitschrift Nature Methods anhand einer Studie mit Zebrafisch-Embryonen. Inzwischen haben sie die Software derart erweitert, dass sie auch mit sogenannten Organoiden funktioniert. "Organoide sind künstliche Gewebe, die im Labor aus menschlichen Stammzellen hergestellt werden. Je nach Aufbau ähneln sie kleinen Organen – wie Leber, Niere oder Gehirn – und können in der Wirkstoffforschung als Modell für diese verwendet werden", erklärt Müller.
Im Rahmen des Proof of Concept Grant wollen Müller und sein Team die der Software zugrundeliegenden KI-Modelle weiter verbessern, um die Genauigkeit und vor allem den Funktionsumfang von EmbryoNet weiter zu erhöhen. Gleichzeitig soll eine Online-Plattform entstehen, über die Embryo- Net für Anwender und Anwenderinnen weltweit nutzbar wird. Dazu werden Müller und sein Team eng mit anderen Forschenden, Partnern aus der Industrie und wichtigen Regulierungsbehörden zusammenarbeiten, um die Online-Plattform auf die Bedürfnisse späterer Nutzer und Nutzerinnen und die regulatorischen Vorgaben abzustimmen. Das übergeordnete Ziel ist die Entwicklung von EmbryoNet zum marktreifen Produkt.
Die Idee: Da EmbryoNet vollautomatisiert arbeitet, könnten forschende Pharmaunternehmen die Plattform fest in ihre Forschungspipeline integrieren. So könnten mit EmbryoNet zum Beispiel hunderte Substanzen parallel im Hochdurchsatzverfahren auf ihre Wirkung oder aber auch auf Risiken für bestimmte Organe oder Entwicklungsprozesse getestet werden, ohne dass es für jede einzelne Substanz einer langwierige Studie mit einer hohen Zahl an Versuchstieren bedürfte. Aufschlüsse über die Wirkmechanismen potenzieller neuer Wirkstoffkandidaten könnte EmbryoNet dabei gleich mitliefern. "In der Arzneimittelforschung könnte EmbryoNet dann auf lange Sicht viele Tierversuche ersetzen sowie herkömmliche Prozesse durch die Automatisierung enorm beschleunigen und gleichzeitig deutlich kostengünstiger gestalten", so Müller.
Über den Proof of Concept Grant
Der Proof of Concept Grant des ERC mit der Fördersumme von 150 000 Euro sieht eine Projektlaufzeit von 18 Monaten vor. Er kann ausschließlich von Wissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen beantragt werden, die bereits einen ERC Grant innehaben und ein Forschungsergebnis aus diesem Projekt verwerten möchten. Ziel eines Proof-of-Concept-Projekts ist die Überprüfung des Marktpotenzials von Forschungsergebnissen und deren Weiterentwicklung in Hinblick auf die Anwendungsreife, Kommerzialisierung und Vermarktung.
Publikation:
Čapek, D., Safroshkin, M., Morales-Navarrete, H. et al. EmbryoNet: using deep learning to link embryonic phenotypes to signaling pathways. Nat Methods 20, 815–823 (2023). https://doi.org/10.1038/s41592-023-01873-4
Quelle: Universität Konstanz
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