Das Problem:

In Zeiten der SARS-CoV-2 Pandemie ist die schnelle Versorgung der Bevölkerung mit Medikamenten gegen das neuartige Virus von großer Wichtigkeit. Die Entwicklung neuer Wirkstoffe bis zur Zulassung kann allerdings meistens bis zu 13 Jahre dauern und in jeder Phase der klinischen Studien bereits viele Millionen Euro kosten.

Die Lösung:

Ein Ansatz diese Problematik zu Umgehen ist das sogenannte "Drug Repurposing". Hierbei werden große Datenbanken von bereits zugelassenen Wirkstoffen daraufhin untersucht, ob sich darin vielleicht Moleküle befinden, die auch bei der nun zu behandelnden Erkrankung wirken könnten.Das Gesundheitsprofil dieser Medikamente ist bereits bekannt und daher können die erwarteten Nebenwirkungen von Ärzten besser abgeschätzt werden.

In unserem Projekt haben wir versucht über Textmining, Literatur-, Sequenz-, und Datenbanksuchen das aktuelle Wissen über solche Medikamente zusammenzufassen und diese Liste mit weiteren Informationen anzureichern. Da momentan jeden Tag eine große Zahl von wissenschaftlichen Papern zur SARS-CoV-2 Pandemie veröffentlicht wird, soll unser Ergebnis Forschern als einfach zu verwendende Ressource im aktuellen Kampf gegen SARS-CoV2 dienen. Zusätzlich haben wir diese Medikamente mit Hilfe von Dockingsoftware auf ihre mögliche Bindungsstärke zur SARS-CoV-2 Haupt Protease untersucht um ein Ranking der Medikamente hinsichtlich einer möglichst guten Bindungsfähigkeit zu erhalten. Um eine mögliche neue Perspektive zu schaffen, haben wir sogar gegen Coranaviren wirksame Medikamente aus der Veterinärmedizin unserer Untersuchung hinzugefügt.

Was wir erreicht haben:

Im Rahmen der letzten 48 Stunden haben wir es geschafft eine manuell und maschinell einlesbare Liste von 40 potentiell bei SARS-CoV-2 wirksamen Medikamenten zu generieren, die zusätzlich größtenteils sogar schon für die Anwendung beim Menschen zugelassen sind. Diese Daten haben wir mit Hilfe des Docking Webservers AutoDock Vina außerdem um vollkommen neue Informationen angereichert, die Wissenschaftlern eine große Hilfe bei der Selektion des nächsten Wirkstoffkandidaten sein sollten.

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Updates

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Nach dem Ideensammeln haben wir einen Workflow entwickelt, um Wirkstoffkandidaten zu finden und zu scoren. Erst werden mittels Literature mining, Compounds und Pathsways mögliche Kandiaten gesammelt, danach werden sie anhand möglicher Wirkstoffkombinationen, Trial stage, Bioavailability und Toxicity gefiltert und bewertet.

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Erster Schritt ist Literaturrecherche und Ideen für Lösungsansätze finden. Dazu können gelesene Paper in dem Google Sheet * eingetragen werden um sie mit dem Rest des Teams zu teilen. Morgen um 11 Uhr treffen wir uns wieder im Discord um gesammelte Ideen zu besprechen und das weitere Vorgehen zu planen.

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