Biomax Informatics, PEPperPRINT und PMCR gaben heute den Start eines gemeinsamen Forschungsprojekts mit Partnern von der Universität Bonn, dem Helmholtz Munich und der Technischen Universität München bekannt.
Unter dem Namen GENImmune wird das Konsortium neue Methoden zum Design von Impfstoffen entwickeln, die für eine effiziente Immunisierung gegen SARS-CoV-2 eingesetzt werden. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert und von Biomax Informatics koordiniert.
Die erste Welle von SARS-CoV-2-Impfstoffprojekten konzentrierte sich auf das offensichtlichste Oberflächenantigen und ignorierte dabei die Anfälligkeit gegen Immunumgehung durch die Evolution neuer Virusvarianten. Gleichzeitig wurde ein detailliertes Verständnis des gesamten Lebenszyklus des Virus geschaffen, das nun für ein rationales Impfstoffdesign mit dem Ziel der Entwicklung eines breit wirksamen Pan-Coronavirus-Impfstoffs genutzt werden kann.
GENimmune beabsichtigt, neue, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Ansätze wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung einzusetzen. Darüber hinaus sollen Computermodelle für ein effizientes Verständnis der Wechselwirkungen zwischen Krankheitserregern wie Viren und dem menschlichen Immunsystem geschaffen werden, die die Entwicklung von Arbeitsabläufen für ein rationales Impfstoffdesign und die Identifizierung
von Zielstrukturen ermöglichen.
Die Projektpartner haben langjährige Erfahrung in der Impfstoffentwicklung und der Anwendung von Computermethoden für rationales Design. Die Partner sind bereits an Immunisierungsprojekten für Hepatitis B, Norovirus und Krebsimpfungen sowie an der klinischen COVID-19-Analyse beteiligt und tragen zur COVID-19 Disease Map Collaboration bei, einer internationalen Initiative von 130 Institutionen, die eine detaillierte, computerlesbare molekulare und zelluläre Karte der Wirt-Pathogen-Interaktionen für SARS-CoV-2 erstellt.
GENImmune wird KI- und Text-Mining-Methoden entwickeln, um schnell ähnliche Krankheitskarten für jede Infektion zu erstellen und zu verfeinern. Mit diesen Methoden wird auch die COVID-19 Disease Map verfeinert, wobei die wachsende Menge an relevanter Literatur einbezogen wird. Neue Methoden zur Entwicklung von prädiktiven Computermodellen aus derartigen Krankheitskartenmüssen entwickelt werden, um die Ergebnisse dieser globalen Initiative optimal zu nutzen.
"Computergestützte Modelle für die Interaktion zwischen Wirt und Erreger, die aus Krankheitskarten und der kausalen Verknüpfung der Impfstoffzusammensetzung mit B- und
T-Zell-Reaktionen abgeleitet werden, ermöglichen eine vereinfachte Entwicklung neuer Impfstoffe, die breit wirksam und robust gegen neuartige Varianten sind", erklärte Dr. Dieter Maier, Director Project Management bei Biomax und Projektleiter von GENImmune.
"Neue Methoden des maschinellen Lernens und der Bioinformatik werden die iterative Optimierung der Epitopauswahl, der spezifischen Aminosäuresequenzen und der Adjuvantien unterstützen, um ausgewogene B-/T-Zellantworten auszulösen und die Robustheit gegenüber neu auftretenden SARS-CoV-2-Varianten zu gewährleisten", fügte Dr. Wolfgang Schönharting, CEO von PMCR, hinzu.
"Darüber hinaus werden KI-Datenanalysemethoden entwickelt, um die Ergebnisse neuer biotechnologischer Plattformen, die für die Immunologie relevant sind, zu interpretieren, z. B. die hochauflösende, konformationsspezifische Charakterisierung von Antikörperantworten auf Epitopebene in Kombination mit funktionellen Assays zur präzisen Messung von zellulären Immunantworten", beschrieb Dr. Volker Stadler, CEO von PEPperPRINT.
GENImmune startete am 1. Januar 2022 und ist auf eine Laufzeit von zwei Jahren ausgelegt.
Unter dem Namen GENImmune wird das Konsortium neue Methoden zum Design von Impfstoffen entwickeln, die für eine effiziente Immunisierung gegen SARS-CoV-2 eingesetzt werden. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert und von Biomax Informatics koordiniert.
Die erste Welle von SARS-CoV-2-Impfstoffprojekten konzentrierte sich auf das offensichtlichste Oberflächenantigen und ignorierte dabei die Anfälligkeit gegen Immunumgehung durch die Evolution neuer Virusvarianten. Gleichzeitig wurde ein detailliertes Verständnis des gesamten Lebenszyklus des Virus geschaffen, das nun für ein rationales Impfstoffdesign mit dem Ziel der Entwicklung eines breit wirksamen Pan-Coronavirus-Impfstoffs genutzt werden kann.
GENimmune beabsichtigt, neue, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Ansätze wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung einzusetzen. Darüber hinaus sollen Computermodelle für ein effizientes Verständnis der Wechselwirkungen zwischen Krankheitserregern wie Viren und dem menschlichen Immunsystem geschaffen werden, die die Entwicklung von Arbeitsabläufen für ein rationales Impfstoffdesign und die Identifizierung
von Zielstrukturen ermöglichen.
Die Projektpartner haben langjährige Erfahrung in der Impfstoffentwicklung und der Anwendung von Computermethoden für rationales Design. Die Partner sind bereits an Immunisierungsprojekten für Hepatitis B, Norovirus und Krebsimpfungen sowie an der klinischen COVID-19-Analyse beteiligt und tragen zur COVID-19 Disease Map Collaboration bei, einer internationalen Initiative von 130 Institutionen, die eine detaillierte, computerlesbare molekulare und zelluläre Karte der Wirt-Pathogen-Interaktionen für SARS-CoV-2 erstellt.
GENImmune wird KI- und Text-Mining-Methoden entwickeln, um schnell ähnliche Krankheitskarten für jede Infektion zu erstellen und zu verfeinern. Mit diesen Methoden wird auch die COVID-19 Disease Map verfeinert, wobei die wachsende Menge an relevanter Literatur einbezogen wird. Neue Methoden zur Entwicklung von prädiktiven Computermodellen aus derartigen Krankheitskartenmüssen entwickelt werden, um die Ergebnisse dieser globalen Initiative optimal zu nutzen.
"Computergestützte Modelle für die Interaktion zwischen Wirt und Erreger, die aus Krankheitskarten und der kausalen Verknüpfung der Impfstoffzusammensetzung mit B- und
T-Zell-Reaktionen abgeleitet werden, ermöglichen eine vereinfachte Entwicklung neuer Impfstoffe, die breit wirksam und robust gegen neuartige Varianten sind", erklärte Dr. Dieter Maier, Director Project Management bei Biomax und Projektleiter von GENImmune.
"Neue Methoden des maschinellen Lernens und der Bioinformatik werden die iterative Optimierung der Epitopauswahl, der spezifischen Aminosäuresequenzen und der Adjuvantien unterstützen, um ausgewogene B-/T-Zellantworten auszulösen und die Robustheit gegenüber neu auftretenden SARS-CoV-2-Varianten zu gewährleisten", fügte Dr. Wolfgang Schönharting, CEO von PMCR, hinzu.
"Darüber hinaus werden KI-Datenanalysemethoden entwickelt, um die Ergebnisse neuer biotechnologischer Plattformen, die für die Immunologie relevant sind, zu interpretieren, z. B. die hochauflösende, konformationsspezifische Charakterisierung von Antikörperantworten auf Epitopebene in Kombination mit funktionellen Assays zur präzisen Messung von zellulären Immunantworten", beschrieb Dr. Volker Stadler, CEO von PEPperPRINT.
GENImmune startete am 1. Januar 2022 und ist auf eine Laufzeit von zwei Jahren ausgelegt.
