Merck hat eine Lizenzvereinbarung mit Cyclica bezüglich der Nutzung dessen cloudbasierten in-silico-Plattform Ligand Express für das Proteom-Screening abgeschlossen. Ligand Express ist eine struktur-basierte und um künstliche Intelligenz (KI) erweiterte Plattform für das Proteom-Screening. Sie wird zur Identifizierung neuartiger Zielstrukturen (Targets) eingesetzt, die so modelliert werden, dass sie mit niedermolekularen Verbindungen interagieren. Im Rahmen dieser einjährigen Lizenzvereinbarung wird Merck schnell und effizient Wirkmechanismen näher beleuchten, Sicherheitsprofile auswerten und zusätzliche Anwendungen für eine Reihe seiner kleinen Moleküle aus der Forschung und Entwicklung untersuchen können, darunter Substanzen, die in hochgradig krankheitsspezifischen phänotypischen Screens identifiziert wurden.

„Wissenschaftliche Neugier ist das Herzstück unserer Arbeit. Die Suche nach hochmodernen Forschungsmethoden und -technologien ist daher essentiell, um unsere eigene Wirkstoffforschung zu ergänzen“, sagte Belén Garijo, Mitglied der Geschäftsleitung und CEO Healthcare. „Künstliche Intelligenz hat die Macht, bislang Unvorstellbares Wirklichkeit werden zu lassen. Wir wollen diese neuen Möglichkeiten unbedingt nutzen, um Entdeckungen voranzutreiben, die das Leben von Patienten mit schwer therapierbaren Erkrankungen entscheidend verändern können.“

„Im Rahmen unserer F&E-Strategie konzentrieren wir uns verstärkt darauf, vielversprechende Wirkstoffkandidaten so effizient und schnell wie möglich weiterzuentwickeln“, ergänzte Friedrich Rippmann, Leiter Computational Chemistry & Biology. „Die Bewertung neuer Technologien ist ein zentraler Aspekt für die Art und Weise, wie wir unsere Wirkstofffindungsprogramme voranbringen. KI-gestützte Anwendungen wie Ligand Express werden wichtige Einblicke liefern und damit neue Ansätze für die Target-Identifizierung fördern und grundsätzlich phänotypisches Screening und Off-target-Profiling unterstützen.”

„Experimentelle Methoden für das Protein-Screening benötigen derzeit bis zu einem Jahr. Es ist daher quasi unmöglich, auf diese Weise mehrere Verbindungen zu untersuchen. Wir sehen in diesem Bereich die gezielte Möglichkeit, cloudbasierte und um maschinelles Lernen erweiterte Technologien einzusetzen, um die Wirkstoffforschung effizienter voranzutreiben“, kommentierte Naheed Kurji, President und CEO von Cyclica.

Die konventionelle Entwicklung von Therapien auf Basis niedermolekularer Wirkstoffe konzentriert sich auf bestimmte, krankheitsassoziierte Protein-Targets. Mit dem Eintritt in den Körper geht ein Wirkstoff jedoch Dutzende, wenn nicht gar Hunderte von Wechselwirkungen mit Proteinen ein, bevor er wieder aus dem Körper ausgeschieden wird. Mit Ligand Express ist es möglich, eine einzigartige Rundumansicht des Proteoms für ein bestimmtes kleines Molekül darzustellen. Da die Technologie modellieren kann, auf welche Weise eine niedermolekulare Verbindung mit allen Proteinen (mit bekannter Struktur) interagieren wird, kann sie zur Identifizierung sowohl von sogenannten „On-Targets“ (Wechselwirkungen, die bei einer bestimmten Krankheit einen erwünschten Effekt erzielen) als auch „Off-Targets“ (Wechselwirkungen, die Nebenwirkungen verursachen können) beitragen.

Merck verfolgt entschlossen die Nutzung innovativer Technologien, um für Patienten entscheidende Fortschritte zu erzielen. Dazu zählen auch Technologien, die von Partnern entwickelt wurden, die eine ähnliche Leidenschaft für die Entdeckung und die Förderung menschlichen Fortschrittes haben.