10.09.2021 - Eisbach Bio GmbH

Nutzung von Deep Learning zur Entwicklung nachhaltiger COVID-19-Inhibitoren

Start-up Eisbach Bio & Technische Universität Kaiserslautern arbeiten zusammen

Die Eisbach Bio GmbH und das Team von Prof. Dr.-Ing. Naim Bajcinca von der Technischen Universität Kaiserlautern (TUK) kündigen eine Zusammenarbeit an, bei der sie Deep Learning einsetzen werden, um entstehende Mutationen im Genom von SARS-CoV-2 zu verfolgen und nachhaltige niedermolekulare Inhibitoren zu entwickeln, die das Virus langfristig bekämpfen.

Das Projekt mit dem Titel AI-based Mutation Prediction and Relevant Protein Inhibitor Development in SARS-CoV-2 (AIMPID) konzentriert sich auf die Vorhersage von Mutationen im SARS-CoV-2-Genom und die Entwicklung kleiner Hemmstoffmoleküle, die auf die virulenten Proteinprodukte der vorhergesagten Mutationen abzielen, um deren Aktivitäten zu blockieren. Da es sich bei SARS-CoV-2 um ein RNA-Virus handelt, ist es anfällig für Mutationen in seinem Genom. Diese Mutationen werden wahrscheinlich dazu führen, dass die derzeitigen Impfstoffe und Medikamente mit der Zeit an Wirksamkeit verlieren. Die Rückverfolgung von Mutationsmustern im Virusgenom wird es ermöglichen, die am wenigsten veränderbaren Regionen zu identifizieren. Dieses Wissen wird den kooperierenden Teams helfen, langlebigere, nachhaltige Hemmstoffmoleküle zu entwickeln, die zur Eindämmung der weltweiten Ausbreitung der Pandemie beitragen werden. Zu den Hauptaufgaben des Projekts gehören die Vorhersage der Mutationsrate und der spezifischen mutierten Reste aller viralen Proteine sowie die Entwicklung kleiner Hemmstoffmoleküle gegen ein oder mehrere spezifische Zielproteine, die aus den mutierten RNA-Sequenzen des Virus übersetzt werden. Ein Ziel der Zusammenarbeit ist die Entwicklung eines kleinen Moleküls als Hemmstoff für ein kritisches SARS-CoV-2-Protein, das das Potenzial hat, aktuelle und künftige Varianten des SARS-CoV-2-Virus zu hemmen.

Das Projekt wird teilweise durch das ZIM-Programm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie finanziert. Es ist eine Kooperation zwischen der Forschungs- und Entwicklungsabteilung von Eisbach und dem Lehrstuhl für Mechatronik im Maschinen- und Fahrzeugbau der TUK.

Die Entwicklung von antiviralen Medikamenten auf der Basis von Deep Learning soll die anderen COVID-19-Assets von Eisbach ergänzen und parallel zu den bereits entwickelten niedermolekularen Hemmstoffen laufen.

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