Die Unternehmen Biontech und Instadeep haben ein Frühwarnsystem zur Erkennung potenzieller Sars-CoV-2-Hochrisikovarianten entwickelt. Die frühzeitige Erkennung solcher Virusvarianten könne „ein wirksames Instrument sein, um Forscher, Impfstoffentwickler, Gesundheitsbehörden und politische Entscheidungsträger zeitnah zu warnen“, erklärte Biontech-Mitgründer Ugur Sahin am Dienstag in Mainz. Damit gäbe es mehr Zeit für entsprechende Maßnahmen gegen bedenkliche neue Virusvarianten.
Mit der von Biontech und Instadeep, einem im Bereich Maschinenintelligenzforschung spezialisierten Unternehmen, entwickelten Methode können die Sequenzinformationen des sogenannten Spike-Proteins analysierten und neue Varianten eingeordnet werden. Mit dem Spike-Protein, einer stachelartigen Struktur an der Oberfläche des Erregers Sars-Cov-2, heftet sich das Coronavirus an menschliche Zellen, um dann in sie einzudringen.
Derzeit werden jede Woche mehr als zehntausend neue Sequenzvarianten entdeckt, was Experten kaum noch bewältigen können. „Zum ersten Mal können Hochrisikovarianten auf der Stelle erkannt werden, was Monate an wertvoller Zeit sparen kann“, erklärte Karim Beguir, Mitgründer und CEO von Instadeep.
Die von den beiden Unternehmen entwickelte neue Berechnungsmethode analysiert weltweit verfügbare Sequenzierungsdaten und sagte Hochrisikovarianten von Sars-CoV-2 vorher. Das Frühwarnsystem kombiniert demnach eine Strukturmodellierung von Spike-Proteinen mit künstlicher Intelligenz, um Hochrisikovarianten in weniger als einem Tag zu erkennen und anschließend zu überwachen.
Im Versuchszeitraum identifizierte das System nach Unternehmensangaben durchschnittlich mehr als 90 Prozent der von der Weltgesundheitsorganisation deklarierten Varianten zwei Monate vor deren offizieller Ausweisung. Als Grundlage dienen Daten über die Fähigkeit einer Variante, das Immunsystem zu umgehen, oder zu ihrer Fitness.
Die Erkenntnisse wurden auf einen sogenannten Preprint-Server hochgeladen. Das bedeutet, dass sie noch nicht von Fachkollegen geprüft wurden.
