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Arzneimittelentwicklung: Neue Medikamente dank Supercomputern

Die aktuelle Pandemie verdeutlicht, wie wichtig es ist, rasch geeignete Arzneimittel zu finden. In Computer­simulationen gelingt das erheblich schneller als im Labor. Gegen das Coronavirus ließen sich auf diese Weise bereits Wirkstoffkandidaten identifizieren.
Illustration: Coronavirus dockt mit Hilfe des Spikeproteins an eine Wirtszelle an.

Binnen kurzer Zeit hat ein Virus die Welt aus den Angeln gehoben – und die Wissenschaft zu Höchstleistungen angespornt. Im Eiltempo gelang es Forschenden, mehrere effektive Impfstoffe gegen Covid-19 zu entwickeln. Was Medikamente anbelangt, waren sie allerdings weniger erfolgreich. Das liegt größtenteils daran, dass die Arzneimittelentwicklung ein sehr langwieriger Prozess ist. Von der Idee bis zur Zulassung dauert es im Durchschnitt mehr als 13 Jahre. Um diesen Prozess zu beschleunigen, sind daher dringend neue Ansätze und Techniken gefragt.

Bei Infektionskrankheiten gilt es zunächst zu entschlüsseln, wie der Erreger aufgebaut ist und wie er sich im menschlichen Körper vermehrt. Beim Coronavirus ist das mittlerweile gelungen. Ziel der Forscher ist es nun, Wirkstoffe zu finden, die das Virus entweder direkt eliminieren oder seine Vermehrungstaktik entscheidend stören. Funktionieren könnte das beispielsweise mit Mole­külen, die an geeignete Angriffspunkte auf der Virusober­fläche andocken. Bei Letzteren handelt es sich in der Regel um Proteine, also Eiweißmoleküle, die sowohl von Viren und Bakterien als auch von körpereigenen Zellen als Werkzeuge genutzt werden.

Etliche Medikamente basieren auf diesem Prinzip: Die darin enthaltenen Wirkstoffmoleküle binden an bestimmte Proteine, um sie entweder zu blockieren oder aber zu stimulieren – je nachdem, welcher Effekt erzielt werden soll. Das Coronavirus nutzt ein so genanntes Spike-Protein auf seiner Oberfläche, um damit an die Körperzellen anzudocken und in sie einzudringen. Ein passendes Molekül könnte diesen Mechanismus unterbinden, indem es sich an das Spike-Protein heftet und dieses dadurch seiner Funk­tion beraubt.

Die Suche nach derartigen Wirkstoffkandidaten zieht sich aber häufig ziemlich in die Länge …

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  • Quellen

Callaway, E.: »It will change everything«: DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures. Nature 588, 2020

Gorgulla, C. et al.: An open-source drug discovery platform enables ultra-large virtual screens. Nature 580, 2020

Gorgulla, C. et al.: A multi-pronged approach targeting SARS-CoV-2 proteins using ultra-large virtual screening. iScience 24, 2021

Koshland, D. E.: Application of a theory of enzyme specificity to protein synthesis. PNAS 44, 1958