An der Empa wurde ein KI-gestütztes Computermodell einer Labormaus entwickelt, das durch maschinelles Lernen voraussagen kann, wie sich verschiedene Nanomaterialien im Organismus der Maus verteilen. Dieses Modell dient als Entscheidungshilfe bei der Medikamentenentwicklung und reduziert die Anzahl Tierversuchen.
Ein Tumor hat es sehr schwer, sich in einem Gehirn eines Lebewesens einzunisten. Er muss mehrere Barrieren überwinden, mit denen der Körper seine wichtigsten Organe gegen unerwünschte Eindringlinge schützt. Die Blut-Hirn-Schranke ist ein sehr selektiven Filter, der nur ausgewählte Stoffe passieren lässt. Da die meisten Medikamente herausgefiltert werden, ist es für die Medizin eine grosse Herausforderung, eine wirksame Chemotherapie gegen Hirntumore zu finden.
Mit der Nanotechnologie kam die Forschung einen wichtigen Schritt weiter. Materialien im Nanobereich können die Wirkstoffe als Boten an die gewünschte Adresse ausliefern. Da Nanopartikel etwa 500 Mal kleiner als der Durchmesser eines menschlichen Haares sind, können einige davon die Schutzbarrieren des Körpers passieren, ohne diese zu verletzen. Nanopartikel könnten also chemotherapeutische Wirkstoffe über die Blut-Hirn-Schranke ins Gehirn transportieren, wo diese dann den Hirntumor bekämpfen.
Suche nach dem passenden Nanomaterial
Je nach Auftrag müssen die Nanopartikel ganz bestimmte Eigenschaften aufweisen: Je nach Form, Materialzusammensetzung und Grösse verteilen sie sich unterschiedlich im Körper und reichern sich in anderen Organen an. Die Forscher wollen nun herausfinden, welche Partikel ihre Aufgabe bestmöglich ausführen, ohne dabei Schaden anzurichten. Bisher wurden vorwiegend Tiermodelle, meist Mäuse, verwendet. Mäusen wurden verschiedene Nanomaterialien verabreicht und danach wurde untersucht, wie sich diese im Mäusekörper verteilten und welche Nebenwirkungen sie hatten. Tierstudien sind jedoch aufwändig, langwierig, teuer und aus ethischer Sicht problematisch. Das Schweizer Tierschutzgesetz verlangt, die Anzahl der verwendeten Tierversuche auf das notwendige Minimum zu beschränken.
KI-Maus mit entscheidendem Vorteil
Die Empa-Forscherin Jimeng Wu, Doktorandin in den Abteilungen «Nanomaterials in Health» und «Technology and Society», entwickelte eine virtuelle Maus, an der sich diese Tests mit KI viel zeitsparender durchführen lassen. Für dieses physiologisch basierte pharmakokinetische Modell (PBPK-Modell) nahm Wu 18 Mausstudien als Grundlage, also Daten von Versuchen verschiedener Forschungsteams an «echten» Mäusen. Ergänzend integrierte sie ein statistisches Verfahren, die Bayesianische Analyse mit Markov chain Monte Carlo-Simulationen in ihr Modell.
Dieser virtuellen Maus kann man nun virtuelle Nanopartikel verabreichen. Das Modell berechnet deren Verteilung im Mäusekörper aufgrund ihrer Eigenschaften wie Grösse, Beschichtung und Oberflächenladung. Traditionelle PBPK-Modelle sind jeweils nur für eine einzige Substanz kalibriert. Das KI-Maus-Modell jedoch kann seine Parameter an die messbaren Eigenschaften des jeweiligen Nanopartikels anpassen», erklärt Jimeng Wu. Diese Fähigkeit verdankt das Tool dem «multivariaten linearen Regressionsmodell», einem Ansatz des maschinellen Lernens.
Beitrag zu «Safe and Sustainable by Design»
«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», führt Jimeng Wu weiter aus. Dadurch werden Zeit und Kosten eingespart, weil es eine Entscheidungshilfe bietet, bevor eine kostspielige klinische Studie gestartet wird.
«Damit leistet das Modell einen Beitrag zum Konzept von «Safe and Sustainable by Design» (SSbD), ergänzt Peter Wick, der Jimeng Wu zusammen mit seinem Kollegen Bernd Nowack in ihrem Doktorat begleitet. Die virtuelle Maus erhöht die Sicherheit neuer Materialien oder Therapien schon vor deren Entwicklung. Allerdings gibt der Empa-Forscher zu bedenken, dass der Datensatz mit nur 18 «Peer-Reviewed Papers», mit denen das Modell trainiert wurde, noch sehr klein ist. Mehr Studien mit genügend Datenqualität gibt es noch nicht. «In vielen Studien werden die Eigenschaften der verwendeten Nanopartikel nicht ausreichend beschrieben», merkt er an. Je mehr Studiendaten zur Verfügung stehen, desto höher wird die Zuverlässigkeit der Vorhersagen. «Unser Fernziel besteht darin, den Prozess der Entwicklung von nanomedizinischen Materialien bis zur Anwendung als Medikament an der Patientin oder dem Patienten zu verkürzen und dabei möglichst auf Tierversuche verzichten zu können», betont er.
Das Modell für die menschliche Forschung nutzbar machen
Jimeng Wus zukünftige Forschungsarbeit wird sich einer sogenannten «Brückenstrategie» widmen, um das Prinzip ihres in silico-Modells auf die menschliche Forschung zu übertragen. Dafür plant sie, die Prinzipien der virtuellen Maus in ein menschliches PBPK-Modell einzubetten. Im Gegensatz zu ihrer KI-Maus, die lediglich die Verteilung von Nanopartikeln in Leber, Nieren, Lunge und Milz berechnet, könnte ein menschliches in silico-Modell auch zur Untersuchung sensibler Zielorgane eingesetzt werden – zum Beispiel, um zu erforschen, in welchem Ausmass bestimmte Nanopartikel die Blut-Hirn-Schranke überwinden können. Auch der eingangs erwähnte Hirntumor dürfte sich hinter dieser Schranke dann nicht mehr sicher fühlen – Nanopartikel könnten ihm in der Rolle von «Postboten» ein Päckchen mit einer gezielten Dosis Chemotherapie überbringen.
