Computer als Versuchstier-Alternative
Weniger Tierversuche dank virtueller Maus?
Kann Künstliche Intelligenz Leben retten? Zumindest das von Mäusen. Forschende der Empa haben ein KI-gestütztes Computermodell einer Labormaus entwickelt, das mithilfe von maschinellem Lernen vorhersagt, wie sich Nanomaterialien im Organismus verteilen. Das in silico-Modell könnte künftig nicht nur die Entwicklung neuer Medikamente beschleunigen, sondern auch Tierversuche reduzieren.
Das Problem: Medikamente kommen nicht ins Gehirn
Tumore im Gehirn gelten als besonders schwer behandelbar, weil sie hinter der Blut-Hirn-Schranke liegen. Diese Barriere schützt das Gehirn, lässt aber die meisten Medikamente nicht passieren.
Für die Medizin ist das ein Grundproblem der Onkologie: Selbst wirksame Wirkstoffe erreichen ihren Zielort oft nicht.
Nanopartikel als Transportvehikel
Nanotechnologie bietet hier einen Ansatz. Nanopartikel können als „Postboten“ dienen, die Wirkstoffe gezielt in den Körper transportieren. Sie sind etwa 500-mal kleiner als ein menschliches Haar und können dadurch biologische Barrieren teilweise überwinden.
Entscheidend ist jedoch ihre Beschaffenheit: Größe, Form, Oberflächenladung und Material bestimmen, wie sich die Partikel im Körper verteilen – und ob sie gewünschte Organe erreichen oder sich unerwünscht anreichern.
Tierversuche als Engpass der Forschung
Bisher wurden solche Fragen meist mit Tiermodellen untersucht, vor allem mit Mäusen. Dabei erhielten die Tiere verschiedene Nanomaterialien, deren Verteilung anschließend im Organismus analysiert wurde.
Diese Experimente gelten jedoch als teuer, zeitaufwendig und ethisch zunehmend umstritten. Gleichzeitig fordert das Schweizer Tierschutzgesetz, Tierversuche auf das notwendige Minimum zu reduzieren.
Die virtuelle Maus der Empa
Hier setzt das neue Modell der Empa an. Entwickelt wurde es von Jimeng Wu, Doktorandin in den Bereichen „Nanomaterials in Health“ und „Technology and Society“. Grundlage des physiologisch basierten pharmakokinetischen Modells (PBPK) sind Daten aus 18 Mausstudien verschiedener Forschungsteams.
Ergänzt wurde das System durch eine Bayesianische Analyse mit Markov-Chain-Monte-Carlo-Simulationen.
Das Ergebnis ist eine virtuelle Maus, der digitale Nanopartikel „verabreicht“ werden können. Das Modell berechnet anschließend deren Verteilung im Körper anhand ihrer physikochemischen Eigenschaften.
KI statt Ein-Substanz-Modell
Der zentrale Unterschied zu klassischen PBPK-Modellen: Diese sind meist auf eine einzelne Substanz kalibriert.
Die KI-basierte Variante kann dagegen Parameter flexibel an die Eigenschaften verschiedener Nanopartikel anpassen. „Das Modell kann seine Parameter an die messbaren Eigenschaften des jeweiligen Nanopartikels anpassen“, erklärt Jimeng Wu. Möglich wird das durch ein multivariates lineares Regressionsmodell aus dem maschinellen Lernen.
Virtuelles Screening vor dem Labor
Die virtuelle Maus dient damit als Screening-Tool in der frühen Entwicklungsphase. Forschende können vorab simulieren, welche Nanopartikel sich für eine bestimmte Anwendung eignen, bevor diese überhaupt synthetisiert werden.
„Dieses KI-gestützte Screening-Instrument erlaubt es Forschenden, virtuell zu testen, welche Art von Nanopartikeln sich am besten für eine bestimmte Aufgabe eignen, bevor sie diese Partikel überhaupt herstellen“, wird erklärt.
Das spart Zeit und Kosten, insbesondere vor aufwendigen präklinischen oder klinischen Studien.
Bedeutung für nachhaltige Materialentwicklung
Das Modell ist auch im Kontext nachhaltiger Materialentwicklung relevant. „Damit leistet das Modell einen Beitrag zum Konzept von «Safe and Sustainable by Design» (SSbD)“, ergänzt ein beteiligter Forscher.
Gleichzeitig bleibt die Datenbasis eine zentrale Einschränkung: Nur 18 wissenschaftliche Studien konnten bislang genutzt werden, da viele Arbeiten die Eigenschaften der Nanopartikel unzureichend dokumentieren.
Entsprechend müsse das Modell weiter trainiert und validiert werden, um die Vorhersagequalität zu verbessern. Ziel sei es, den Entwicklungsprozess nanomedizinischer Materialien bis zur Anwendung am Menschen zu verkürzen und Tierversuche möglichst zu vermeiden.
Der nächste Schritt: Übertrag auf den Menschen
Langfristig soll das Konzept auf den Menschen übertragen werden. Geplant ist eine sogenannte Brückenstrategie, bei der das Mausmodell in ein menschliches PBPK-Modell integriert wird.
Damit ließen sich künftig auch empfindliche Zielstrukturen untersuchen, etwa die Durchlässigkeit der Blut-Hirn-Schranke für Nanopartikel.
Die Vision: Nanopartikel könnten künftig gezielt als Transportvehikel eingesetzt werden, um Wirkstoffe direkt zu Tumoren im Gehirn zu bringen, als präzise gesteuerte „Postboten“ der Medizin.
Quelle: Empa










