Deutsch-französisches Team erhält Synergy Grant für die Suche nach neuen Antibiotika

Würzburg – Ein innovatives Team aus Deutschland und Frankreich hat einen wertvollen Synergy Grant des Europäischen Forschungsrats (ERC) erhalten. Mit dieser finanziellen Unterstützung wollen die Wissenschaftler neue Antibiotika entdecken, indem sie künstliche Intelligenz (KI) in ihre Forschungsarbeit einbeziehen.

Die Synergy Grants sind Auszeichnungen, die an Gruppen von zwei bis vier Forschenden vergeben werden. Diese Teams bestehen aus Experten verschiedener Fachrichtungen, die zusammenarbeiten, um herausfordernde und möglicherweise bahnbrechende Forschungsziele zu erreichen.

Ivo Boneca, der die Abteilung für Biologie und Genetik der bakteriellen Zellwand am Institut Pasteur in Paris leitet, erklärte: „Indem wir unser Fachwissen in den Bereichen Mikrobiologie, Genetik, fortgeschrittene Mikroskopie, Metabolomik, medizinische Chemie, Bioinformatik und künstliche Intelligenz zusammenführen, wollen wir eine neue Vorgehensweise zur Antibiotika-Suche etablieren.“ Dieser interdisziplinäre Ansatz soll dabei helfen, effektive Strategien im Kampf gegen resistente Bakterien zu entwickeln.

In der bisherigen Antibiotika-Forschung nutzen Wissenschaftler groß angelegte Screeningverfahren, um aus zahlreichen potenziellen Wirkstoffen mehrere Kandidaten zu ermitteln, die das Wachstum von Bakterien hemmen können. Mark Brönstrup, der die Abteilung „Chemische Biologie“ am Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung in Braunschweig leitet, stellte jedoch fest: „Die üblichen Verfahren können nicht vorhersagen, wo genau die Wirkstoffe die Bakterien angreifen und mit welchen Mechanismen.“

Das Forschungsteam wird auch von Christophe Zimmer unterstützt. Er ist der Leiter des Lehrstuhls für maschinelle Biophotonik am Rudolf-Virchow-Zentrum der Julius-Maximilians-Universität Würzburg. Zimmer und sein Team bringen fundierte Erfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen mit, insbesondere im Bereich des Deep Learning, um biologische Fragestellungen zu beleuchten.

Im ersten Schritt plant das Team, sieben Bakterienarten eingehender zu untersuchen. Diese Arten sind Bacillus subtilis, Escherichia coli, Helicobacter pylori, Mycobacterium abscessus, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus und Yersinia pseudotuberculosis.

Durch die Anwendung von Deep-Learning-Analysen hofft das Team, aus den gesammelten Daten gezielt Angriffsziele für Antibiotika mit neuartigen Wirkmechanismen identifizieren zu können. Zimmer erläuterte: „Mit diesem Ansatz werden wir synthetische Molekülbibliotheken und Naturstoffe vielleicht sogar aus komplexen Mischungen zielgenau daraufhin untersuchen, ob sie potenzielle neue antibiotische Wirkstoffe enthalten und um ihre molekularen Mechanismen rechnerisch vorherzusagen.“

Das gesamte Projekt ist für einen Zeitraum von sechs Jahren angelegt und wird mit insgesamt elf Millionen Euro durch den Synergy Grant gefördert. Mit dieser Unterstützung könnten die Wissenschaftler einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Antibiotika-Forschung erzielen – ein wichtiger Schritt im Kampf gegen bakterielle Infektionen, die heutzutage eine ernsthafte Bedrohung für die öffentliche Gesundheit darstellen.