Neue Methode verringert das Risiko bei der Entwicklung von Medikamenten
Ein Team um Forscher der Universität Luxemburg gemeinsam mit der Princeton University, der Cornell University und der Avantgarde Materials Simulation GmbH hat eine neue Methode entwickelt, mit der sich berechnen und vorhersagen lässt, wie sich Wirkstoffmoleküle in Molekülkristallen unter wechselnden energetischen Bedingungen anordnen. Für pharmazeutische Unternehmen könnte dieser Ansatz verwendet werden, um teure Entwicklungsfehlschläge, Produktionsfehler oder mögliche Klagen zu vermeiden.
Symbolbild
TBIT, pixabay.com, CC0
Da Arzneimittel überwiegend in festem Zustand vermarktet werden, beispielsweise als Tabletten, müssen Hersteller sicherstellen, dass sie ordnungsgemäß funktionieren und die pharmazeutischen Wirkstoffe in der erforderlichen Dosis freisetzen. „In der Vergangenheit gab es mehrere Skandale in der pharmazeutischen Industrie, bei denen Unternehmen ein funktionierendes Molekül identifiziert hatten, es vermarkteten und dann, manchmal Jahre später die Wirkstoffformulierung aufgrund geringfügiger Änderungen der Produktionsbedingungen plötzlich nicht mehr wirksam war“, erklärt Prof. Alexandre Tkatchenko von der Forschungsabteilung Physik und Materialwissenschaft der Universität Luxemburg, der Hauptautor des aus der Arbeit entstandenen Artikels, der in Science Advances veröffentlicht wurde. Infolgedessen mussten einige Arzneimittel umformuliert und über einen längeren Zeitraum hinweg vom Markt genommen werden.
In den meisten Fällen liegt der Grund für diese veränderten Eigenschaften in den Wechselwirkungen zwischen den Molekülen. Im festen Zustand organisieren sich Moleküle in kristallinen Strukturen, die durch verschiedene intermolekulare Wechselwirkungen stabilisiert werden. Da Moleküle sehr flexibel sind, können sie viele verschiedene Anordnungen mit unterschiedlichen physikalischen und chemischen Eigenschaften bilden. „Um diese finden zu können, sind Pharmaunternehmen in Kristallisationsexperimenten normalerweise auf „Trial and Error“ angewiesen. Realistisch gesehen können sie jedoch nicht alle möglichen Formen in Experimenten studieren, da man nie weiß, was sich an den experimentellen Rahmenbedingungen ändert. Die Möglichkeiten sind exponentiell“, erklärt Prof. Robert DiStasio, Mitautor der Studie von der Cornell University.
Um diese Experimente durch Berechnungen ersetzen und Veränderungen der Festkörpereigenschaften vorhersehen zu können, haben sich die Forscher mit der Firma Avantgarde Materials Simulation zusammengetan, die für Pharmaunternehmen Kristallstrukturen organischer Festkörper simuliert. Gemeinsam entwickelten sie eine Methode, mit der sie berechnen können, wie sich die Energie verschiedener Festkörper in Abhängigkeit von ihrer Struktur ändert. „Der neue Ansatz verbessert die Genauigkeit der Energieklassifizierung bei akzeptablen Berechnungskosten. Dies wird die Art und Weise verändern, wie die Vorhersage von Kristallstrukturen in der gesamten Pharmaindustrie angewendet wird“, kommentiert Dr. Marcus Neumann, Gründer und CEO der Avantgarde Materials Simulation GmbH.
Für die Zukunft planen die Autoren, die Methode weiterzuentwickeln und mit „Machine Learning“ zu kombinieren, um die Recheneffizienz zu steigern.
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