Computerprogramm für bessere HIV-Diagnose entwickelt
In der Behandlung von Aidspatienten gibt es seit einiger Zeit Medikamente, die das Anheften des HI-Virus an Wirtsrezeptoren blockieren. Ein vielversprechender Ansatz: Denn es ist bekannt, dass der Erreger, um in die Wirtszelle zu gelangen, sich an bestimmte Rezeptoren und Korezeptoren bindet. Welche das sind, hängt davon ab, ob der Patient die HIV-Variante „R5“ oder „X4“ im Körper hat. Das Problem: Die Medikamente sind nur für eine Variante wirksam, man müsste diese also zuvor kennen. Bislang war es jedoch langwierig und aufwändig herauszufinden, mit welchem Virus-Typ ein Betroffener infiziert ist.
Bioinformatikern der UDE unter der Leitung von Prof. Dr. Daniel Hoffmann ist es gelungen, ein automatisiertes zweistufiges Computerverfahren zu entwickeln und gezielt auf solche Molekülbereiche anzuwenden, die für die Bindung an die Wirtsrezeptoren wesentlich sind. Das Rechenverfahren verarbeitet dabei Sequenz- und Strukturdaten vor allem des Glykoproteins gp120, dessen dritte Schleife für den Anheftungsprozess verantwortlich ist.
Schnelle genetische Tests nun möglich
„Was die Vorhersage der R5- oder X4-Korezeptorbindung angeht, erreichen wir mit der zweistufigen Methode eine Genauigkeit von über 95 Prozent.“, erklärt Dr. Dominik Heider, der das Computerprogramm mit seinem Kollegen Nikolaj Dybowski maßgeblich erarbeitet hat. Damit ist die Methode ungefähr so genau wie die sehr viel aufwändigeren experimentellen Verfahren.
„Mit Hilfe unserer Erkenntnisse könnten nun schnelle genetische Tests entwickelt werden, die eine zuverlässige und kostengünstige Aussage über die vorhanden Virusvarianten eines Patienten ermöglichen“, so Nikolaj Dybowski. „Somit könnten die Ärzte besser als bisher eine passgenaue Medikation für jeden einzelnen HIV-Patienten verordnen.“
Das Vorhersageprogramm der Bioinformatiker wurde im Rahmen des Verbund-Projekts „Corus“ entwickelt, das von der UDE koordiniert und vom Bundesforschungsministerium gefördert wird.
Originalveröffentlichung: Dybowski JN, Heider D, Hoffmann D (2010); "Prediction of Co-Receptor Usage of HIV-1 from Genotype"; PLoS Comput Biol 6(4): e1000743
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