Analyse des humanen AMP-Gedächtnisses mit künstlicher Intelligenz als Strategie gegen mikrobielle Resistenzen

aus: Spänig S, Heider D. Encodings and models for antimicrobial peptide classification for multi-resistant pathogens. BioData Min. 2019 Mar 4;12:7. doi: 10.1186/s13040-019-0196-x.



Das Projekt untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Analyse des humanen antimikrobiellen Peptid (AMP)-Gedächtnisses in Epithelzellen als potenzielle Strategie gegen antimikrobielle Resistenzen (AMR). Da AMR eine zunehmende globale Bedrohung darstellen und herkömmliche Antibiotika oft an Wirksamkeit verlieren, könnten AMP eine vielversprechende Alternative sein. Diese körpereigenen antimikrobiellen Moleküle haben den Vorteil, dass sie seltener Resistenzen hervorrufen.

Das Projekt untersucht insbesondere, ob Epithelzellen ein immunologisches Gedächtnis entwickeln können. Das bedeutet, dass sie nach einer ersten Infektion schneller und gezielter spezifische AMP ausschütten, um sich gegen eine erneute Infektion zu schützen. Dies könnte ein wichtiger Ansatzpunkt für neue Therapien und Medikamentenentwicklungen sein.
 

Kontakt: Sandra Clemens

Förderlinie 5 „LOEWE-Exploration"