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Künstliche Intelligenz könnte die Wirkstoffforschung erheblich zu verbessern – doch es mangelt an öffentlich zugänglichen Daten zum Training der KI-Modelle. Das internationale Konsortium LIGAND-AI mit Partnerinnen aus Wissenschaft und Industrie wird in großem Maßstab hochwertige, öffentlich zugängliche Daten erzeugen, die beschreiben, wie kleine Moleküle mit menschlichen Proteinen interagieren. Diese Daten werden anschließend zur Entwicklung und zum Training von KI-Modellen in der Wirkstoffforschung genutzt. Die Innovative Health Initiative fördert LIGAND-AI mit mehr als 60 Millionen Euro. Die Goethe-Universität leitet den Bereich der medizinischen Chemie des Projekts.
FRANKFURT. Die frühe Phase der Wirkstoffforschung ist ein langwieriger und kostenintensiver Prozess mit ungewissem Ausgang. Insbesondere bei wenig erforschten Zielstrukturen ist die Identifizierung der ersten validierten Bindungspartner – auch als „Hits“ bezeichnet – häufig zeitaufwendig, fehleranfällig und schwierig. Die Partner des internationalen LIGAND-AI-Konsortiums sind überzeugt, dass KI-Modelle diesen Prozess erheblich beschleunigen können. Bislang fehlten jedoch die notwendigen experimentellen Daten, um solche Lernsysteme zu trainieren.
Das Projekt LIGAND-AI unter der Leitung des Pharmaunternehmens Pfizer und der gemeinnützigen Organisation Structural Genomics Consortium (SGC) will dies ändern: Im Rahmen des Projekts werden Tausende von Interaktionen zwischen kleinen Molekülen und Proteinen charakterisiert, die für verschiedene Krankheiten relevant sind, darunter seltene neurologische und onkologische Erkrankungen. Die erzeugten Daten werden der KI-Community in einer öffentlich zugänglichen Datenbank mit namens AIRCHECK zur Verfügung gestellt.
Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Forschungsknotenpunkts SGC-Frankfurt an der Goethe-Universität haben bei LIGAND-AI eine zentrale Rolle in der Generierung von Daten und leiten den Bereich der medizinischen Chemie des Projekts mit dem Ziel, die identifizierten Bindungspartner rasch zu potenten Inhibitoren weiterzuentwickeln.
Stefan Knapp, Professor für Pharmazeutische Chemie an der Goethe-Universität und Chief Scientific Officer des SGC-Frankfurt, ist überzeugt: „Indem wir die aus experimentellen Beobachtungen gewonnenen Daten mit KI-Modellen verknüpfen, schaffen wir einen gewaltigen Hebel für die pharmakologische Forschung. Zudem wird die Datenbank gemäß unserer Open-Access-Strategie Forschenden weltweit zur Verfügung stehen.“
Über LIGAND-AI:
Die Projektpartner von LIGAND-AI sind: Structural Genomics Consortium, European Molecular Biology Laboratory (EMBL), Goethe-Universität Frankfurt, Universidade Estadual de Campinas, University College London, University Health Network, Vall d’Hebron Institute of Oncology (VHIO), Abcam Limited, AstraZeneca UK Limited, Chemspace LLC, Enamine Germany GmbH, IBM Research Israel – Science and Technology LTD, Novo Nordisk, Nuvisan ICB GmbH, Pfizer Inc, The Hospital for Sick Children in Toronto, Thermo Fisher Scientific GmbH and Vernalis (R&D) Limited.
LIGAND-AI ist ein Leuchtturmprojekt der Initiative Target 2035. Es wird von der Innovative Health Initiative Joint Undertaking (IHI JU) im Rahmen der Fördervereinbarung Nr. 101252959 unterstützt. Die JU wird gefördert durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon Europe der Europäischen Union sowie durch COCIR, EFPIA, EuropaBio, MedTech Europe, Vaccines Europe, Enamine und The Hospital for Sick Children. Die geäußerten Ansichten und Meinungen stammen jedoch ausschließlich von den Autorinnen und Autoren und spiegeln nicht notwendigerweise die der genannten Organisationen wider. Keine der genannten Parteien kann hierfür verantwortlich gemacht werden.
Prof. Dr. Stefan Knapp
Institut für Pharmazeutische Chemie
und Chief Scientific Officer des SGC-Frankfurt
Goethe-Universität Frankfurt
knapp@pharmchem.uni-frankfurt.de
https://www.uni-frankfurt.de/53483664/Knapp
Structural Genomics Consortium
Sofia Melliou, Research Communications Specialist
sofia.melliou@thesgc.org
https://www.thesgc.org/ Structural Genomics Consortium (SGC)
https://www.ihi.europa.eu/ Innovative Health Initiative (IHI)
https://www.thesgc.org/news/ihi-project-ligand-ai-launches-advance-artificial-in... Pressemitteilung zum Start von LIGAND-AI
https://www.aircheck.ai/ Open-Source-Datenbank AIRCHECK
Hochdurchsatzanalyse: Ein Pipettierroboter bereitet in einem pharmazeutischen Labor der Goethe-Unive ...
Quelle: Uwe Dettmar
Copyright: Goethe-Universität Frankfurt
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wissenschaftler
Biologie, Chemie, Medizin
überregional
Forschungsprojekte, Kooperationen
Deutsch
Hochdurchsatzanalyse: Ein Pipettierroboter bereitet in einem pharmazeutischen Labor der Goethe-Unive ...
Quelle: Uwe Dettmar
Copyright: Goethe-Universität Frankfurt
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