Antimikrobielle Resistenzen gehören zu den größten globalen Gesundheitsbedrohungen: Immer mehr Bakterien entwickeln Resistenzen gegen bestehende Antibiotika, während die Entwicklung neuer Wirkstoffe aufgrund hoher Kosten und regulatorischer Hürden stagniert. Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, werden innovative und nachhaltige Therapieansätze dringend benötigt.

Im Mittelpunkt dieses Projekts stehen antimikrobielle Peptide (AMPs) – kleine Proteine des angeborenen Immunsystems, die Krankheitserreger auf vielfältige Weise bekämpfen können. Sie wirken unter anderem durch die Zerstörung bakterieller Zellmembranen oder durch Eingriffe in lebenswichtige zelluläre Prozesse und gelten als vielversprechende Alternative zu klassischen Antibiotika, insbesondere im Kampf gegen multiresistente Bakterien.

Ein zentraler Baustein des Projekts ist die COMPASS-Datenbank, die weltweit größte Sammlung antimikrobieller Peptide. Sie bildet die Grundlage für die Entwicklung und Weiterentwicklung moderner KI-Modelle. Darauf aufbauend nutzen wir AmpGPT, ein auf GPT-Technologie basierendes Modell zur Generierung neuer antimikrobieller Peptide, das aus dem Protein-Sprachmodell ProtGPT2 hervorgegangen ist. Dieses Modell ist in der Lage, neuartige AMPs aus allen Organismen und mit unterschiedlichen Wirkmechanismen zu entwerfen.

Ein besonderes Ziel des Projekts ist es, diese KI gezielt weiterzuentwickeln: Durch das Feinjustieren (Fine-Tuning) von AmpGPT mit den umfangreichen Daten aus COMPASS sollen erstmals antimikrobielle Peptide erzeugt werden, die auf vordefinierte Wirkmechanismen zugeschnitten sind. Dabei stehen drei zentrale Eigenschaften im Fokus: eine hohe Wirksamkeit gegen Krankheitserreger - insbesondere multiresistente Bakterien –, eine geringe Toxizität bei guter Löslichkeit sowie eine möglichst einfache chemische Synthese. Die entwickelten Peptide sollen nachweislich bakterizid oder bakteriostatisch wirken.

Das Projekt ist als Kooperationsprojekt mit dem Institut für Medizinische Mikrobiologie der Universität Münster angelegt und verbindet bioinformatische, KI-gestützte und mikrobiologische Expertise. Langfristig trägt es dazu bei, die gezielte KI-gestützte Entwicklung neuer antimikrobieller Wirkstoffe zu ermöglichen und neue therapeutische Optionen im Kampf gegen resistente Infektionen zu eröffnen.

Kontakt: Sandra Clemens, M.Sc.
 

Förderkennzeichen: He2/003/26