Eine neue Marburger Datenbank hilft im Kampf gegen die Corona-Pandemie. Der Fachbereich Mathematik und Informatik entwickelt eine biomedizinische Datenbank für die Arzneimittelentwicklung gegen SARS-CoV-2.
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf der ganzen Welt befassen sich derzeit mit der Suche nach einem Medikament gegen das Virus SARS-CoV-2. Dabei werden die Forschungsteams ab sofort durch eine neue Datenbank unterstützt, die am Fachbereich Mathematik und Informatik der Philipps-Universität entwickelt wurde. Die Datenbank „CORona Drug InTEractions database“ (CORDITE) bündelt zentrale Forschungsdaten zu SARS-CoV-2 und bietet damit eine wichtige Hilfestellung für die Arzneimittelentwicklung.
Bevor ein neuer Wirkstoff eingesetzt werden kann, muss er zunächst in Simulationen identifiziert und in zellbasierten Verfahren untersucht werden. Dabei werden potenzielle Zielstrukturen und Andockstellen auf Zellen –
sogenannte „Targets“ – analysiert. „CORDITE bündelt Daten aus über 230 Publikationen und mehr als 240 klinischen Studien weltweit.
Das sind Daten zu fast 600 Arzneimittelinteraktionen für 20 Targets und für mehr als 450 Medikamente. „Damit ist sie derzeit die größte kuratierte Datenbank für potentielle Medikamente für SARS-CoV-2“, erklärte Prof. Dr. Dominik Heider. Er ist Leiter der Arbeitsgruppe „Data Science in der Biomedizin“ am Fachbereich Mathematik und Informatik der Philipps-Universität, die CORDITE entwickelt hat. „CORDITE“ bündelt automatisch Informationen über rechnergestützte, in vitro-
oder Fallstudien zu potenziellen Medikamenten für die Bekämpfung von SARS-CoV-2 beziehungsweise COVID 19 der Fachdatenbanken PubMed, bioRxiv, chemRxiv und medRxiv – neben Originalarbeiten auch Übersichtsarbeiten und Kommentare. Darüber hinaus werden auch registrierte klinische Studien des National Institutes for Health (NIH) gelistet.
Nutzerinnen und Nutzer können auf relevante Daten zugreifen, nach verschiedenen Kriterien sortieren und herunterladen. „So können Forscherinnen und Forscher Meta-Analysen durchführen, neue klinische Studien entwerfen oder sogar eine kuratierte Literatursuche durchführen. Auch die Integration in andere Software oder Apps ist möglich“, sagt Heider. Die Informationen aus den Artikeln und Preprints werden von Moderatorinnen und Moderatoren der Arbeitsgruppe manuell kuratiert.
Hauptaugenmerk der Arbeitsgruppe „Data Science in der Biomedizin“ am Fachbereich Mathematik und Informatik der Philipps-Universität liegt auf der Entwicklung von Computerlösungen aus dem Bereich der Datenwissenschaft zur Lösung biomedizinischer Probleme. Sie erstellt zum Beispiel Algorithmen für maschinelles Lernen zur Vorhersage der Arzneimittelresistenz von Krankheitserregern oder zur Modellierung von Krankheiten. Der Zugriff auf „CORDITE“ erfolgt über cordite.mathematik.uni-marburg.de.
* pm: Philipps-Universität Marburg