KI-Screening für einen GIPC1-Inhibitor gegen Bauchspeicheldrüsenkrebs

Sravathi AI Technology arbeitete mit Forschern der Mayo Clinic an einem experimentellen Wirkstoff gegen GIPC1. Das Protein ist am Tumorwachstum und an der Behandlungsresistenz beteiligt und für verschiedene Krebsarten relevant, darunter Bauchspeicheldrüsenkrebs. Besonders der PDZ-Bereich von GIPC1 galt als mit konventionellen niedermolekularen Wirkstoffen schwer adressierbar.

Der Anwendungsfall betrifft die präklinische Entdeckung eines kleinen Moleküls, das diesen PDZ-Bereich hemmt. Die Ergebnisse wurden laut den Quellen im Fachjournal „Cell Reports“ veröffentlicht. Der Wirkstoff wurde bislang nicht am Menschen getestet.

Sravathi AI kombiniert eine KI-gestützte Plattform für die Wirkstoffentdeckung mit der Krebsforschung der Mayo Clinic. Ziel des Programms war es, einen experimentellen niedermolekularen Inhibitor gegen GIPC1 zu identifizieren und für weitere Untersuchungen bereitzustellen.

Die Plattform sichtete nahezu 40.000 beziehungsweise 40.000 Verbindungen. Aus diesem Screening ging ein Kandidat für die weitere Forschung hervor, der in den Quellen als GIPCi beziehungsweise als GIPC1-Inhibitor bezeichnet wird. Mayo-Clinic-Forscher synthetisierten das Molekül und prüften es anschließend in Zell- und Tiermodellen.

Der Ansatz verband generative KI, prädiktive Modellierung und physikbasierte Chemie. Nach den Quellen erzeugten generative Modelle zunächst einen großen Raum möglicher Moleküle. Prädiktive Modelle filterten die Auswahl. Molekulare Modellierung und physikbasierte Verfahren untersuchten anschließend, ob Moleküle an das Ziel binden können.

Zusätzlich kam Quantenchemie zum Einsatz, um die Molekülstruktur zu analysieren und Atome mit der gewünschten chemischen Funktion zu bestimmen. Die rechnerische Auswahl verringerte die Zahl der Kandidaten, die anschließend im Labor untersucht wurden. Die Quellen beschreiben den Einsatz der KI dabei als Unterstützung bei der Entwicklung und Entdeckung neuer Moleküle, nicht als eigenständige Durchführung der biologischen Experimente.

In Labor- und Tiermodellen verlangsamte der experimentelle Kandidat das Tumorwachstum und verbesserte das Überleben. Außerdem verstärkte er die Antitumorwirkung von Gemcitabin, einem Standard-Chemotherapeutikum. Die Untersuchungen lieferten zudem erste Hinweise auf Veränderungen der Tumorumgebung.

Diese Hinweise wurden als Grundlage für weitere Untersuchungen möglicher Kombinationstherapien beschrieben. Die Ergebnisse sind präklinisch. Vor einer möglichen Prüfung in klinischen Studien sind weitere Sicherheits- und präklinische Wirksamkeitstests erforderlich. Die Quellen nennen keine Anwendung am Menschen und keine klinische Zulassung.

Der Einsatz zeigt eine KI-gestützte Vorauswahl von Wirkstoffkandidaten für ein Zielprotein, das mit herkömmlichen Ansätzen schwer zu adressieren ist. Die Auswahl aus rund 40.000 Verbindungen wurde rechnerisch vorbereitet und anschließend durch Synthese sowie Tests in Zell- und Tiermodellen überprüft.

Die Arbeit ist eine Zusammenarbeit von Sravathi AI und Mayo Clinic. Sravathi AI wurde laut den Quellen 2020 gegründet und konzentriert sich auf die Beschleunigung der Wirkstoffentdeckung und chemischen Herstellung mit proprietären KI-Plattformen und kontinuierlicher Durchflusschemie. Für den GIPC1-Kandidaten steht jedoch die präklinische Validierung im Vordergrund; ein Übergang zu Studien am Menschen ist nach den vorliegenden Angaben noch nicht erfolgt.