Wissenschaftler identifizieren 160 neue Medikamente, die gegen COVID-19 eingesetzt werden könnten
Vierzig dieser Medikamente sind bereits in der klinischen Erprobung
Wissenschaftler aus Cambridge haben 200 zugelassene Medikamente identifiziert, die voraussichtlich gegen COVID-19 wirken - von denen aber nur 40 derzeit in klinischen Studien getestet werden.
geralt / Pixabay
In einer heute in Science Advances veröffentlichten Studie hat ein Team unter der Leitung von Forschern des Milner Therapeutics Institute und des Gurdon Institute der Universität Cambridge eine Kombination aus computergestützter Biologie und maschinellem Lernen verwendet, um eine umfassende Karte der Proteine zu erstellen, die an der SARS-CoV-2-Infektion beteiligt sind - von Proteinen, die dem Virus helfen, in die Wirtszelle einzudringen, bis hin zu solchen, die als Folge der Infektion entstehen. Durch die Untersuchung dieses Netzwerks mit Hilfe von Ansätzen der künstlichen Intelligenz (KI) konnten sie Schlüsselproteine identifizieren, die an der Infektion beteiligt sind, sowie biologische Pfade, die von Medikamenten angegriffen werden könnten.
Bisher handelt es sich bei den meisten niedermolekularen und Antikörper-Ansätzen zur Behandlung von COVID-19 um Medikamente, die entweder derzeit Gegenstand klinischer Studien sind oder bereits klinische Studien durchlaufen haben und zugelassen wurden. Ein Großteil der Forschung konzentrierte sich auf einige Schlüsselziele des Virus oder des Wirts oder auf Signalwege - wie z. B. Entzündungen - bei denen eine medikamentöse Behandlung als Intervention eingesetzt werden könnte.
Das Team hat mit Hilfe von Computermodellen ein virtuelles Screening" von fast 2.000 zugelassenen Medikamenten durchgeführt und 200 zugelassene Medikamente identifiziert, die gegen COVID-19 wirksam sein könnten. Vierzig dieser Medikamente sind bereits in der klinischen Erprobung, was nach Ansicht der Forscher den von ihnen gewählten Ansatz unterstützt.
Als die Forscher eine Untergruppe dieser Medikamente testeten, die an der Virusreplikation beteiligt sind, stellten sie fest, dass insbesondere zwei davon - ein Malariamittel und ein Medikament zur Behandlung von rheumatoider Arthritis - das Virus hemmen konnten, was eine erste Bestätigung ihres datengetriebenen Ansatzes darstellt.
Professor Tony Kouzarides, Direktor des Milner Therapeutics Institute, der die Studie leitete, sagte: "Indem wir uns die Tausende von Proteinen angesehen haben, die bei der SARS-CoV-2-Infektion eine Rolle spielen - sei es aktiv oder als Folge der Infektion - waren wir in der Lage, ein Netzwerk zu erstellen, das die Beziehung zwischen diesen Proteinen aufdeckt.
"Wir haben dann die neuesten Techniken des maschinellen Lernens und der Computermodellierung eingesetzt, um 200 zugelassene Medikamente zu identifizieren, die uns bei der Behandlung von COVID-19 helfen könnten. Von diesen waren 160 bisher nicht mit dieser Infektion in Verbindung gebracht worden. Dies könnte uns viele weitere Waffen in unserem Arsenal geben, um das Virus zu bekämpfen."
Mit Hilfe einer künstlichen neuronalen Netzwerkanalyse klassifizierte das Team die Medikamente nach der übergeordneten Rolle ihrer Ziele bei der SARS-CoV-2-Infektion: diejenigen, die auf die virale Replikation abzielen, und diejenigen, die auf die Immunantwort abzielen. Dann nahmen sie eine Teilmenge der Medikamente, die an der Virusreplikation beteiligt sind, und testeten sie mit Zelllinien, die von Menschen und nicht-menschlichen Primaten stammen.
Besonders hervorzuheben sind zwei Wirkstoffe, Sulfasalazin (zur Behandlung von Erkrankungen wie rheumatoider Arthritis und Morbus Crohn) und Proguanil (ein Malariamedikament), die nachweislich die Replikation des SARS-CoV-2-Virus in den Zellen verringerten, so dass sie möglicherweise zur Vorbeugung einer Infektion oder zur Behandlung von COVID-19 eingesetzt werden könnten.
Dr. Namshik Han, Leiter der Abteilung Computational Research and AI am Milner Therapeutics Institute, fügte hinzu: "Unsere Studie hat uns unerwartete Informationen über die Mechanismen geliefert, die COVID-19 zugrunde liegen, und hat uns einige vielversprechende Medikamente geliefert, die entweder zur Behandlung oder zur Verhinderung einer Infektion eingesetzt werden könnten. Während wir einen datengesteuerten Ansatz verfolgten - im Wesentlichen erlaubten wir künstlich intelligenten Algorithmen, Datensätze abzufragen - haben wir dann unsere Ergebnisse im Labor validiert, was die Leistungsfähigkeit unseres Ansatzes bestätigte.
"Wir hoffen, dass diese Ressource an potenziellen Wirkstoffen die Entwicklung neuer Medikamente gegen COVID-19 beschleunigen wird. Wir glauben, dass unser Ansatz nützlich sein wird, um schnell auf neue Varianten von SARS-CoV2 und andere neue Krankheitserreger zu reagieren, die zukünftige Pandemien auslösen könnten."
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