Das Triple-negative Mammakarzinom (TNBC) zählt zu den aggressivsten Brustkrebsformen. Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt fördert das Projekt „TriNova” an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf mit 1,59 Millionen Euro. Forschende entwickeln mithilfe Künstlicher Intelligenz neuartige Wirkstoffe gegen TNBC. Im Fokus stehen Tumorstammzellen, die maßgeblich zur Therapieresistenz beitragen. Generative KI-Verfahren sollen neue Wirkstoffkandidaten entwickeln und optimieren.
Triple-negatives Mammakarzinom im Fokus
Das Triple-negative Mammakarzinom (TNBC) zählt zu den aggressivsten Subtypen von Brustkrebs. Wichtige Rezeptoren auf den Tumorzellen, die bei anderen Brustkrebsformen gezielt therapeutisch genutzt werden können, fehlen. Dadurch sind für TNBC-Patientinnen die Behandlungsmöglichkeiten bislang eingeschränkt. Weltweit betrifft die Erkrankung 10 bis 20 Prozent aller Brustkrebsfälle, überdurchschnittlich häufig sind jüngere Patientinnen betroffen. Besonders problematisch ist, dass ein TNBC früh metastasiert sowie ausgeprägte Resistenzen gegenüber existierenden Therapien ausbildet.
KI-gestützte Wirkstoffentwicklung gegen TNBC
Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) fördert das Projekt „TriNova – KI-gestützte Entwicklung neuartiger TNBC-Therapeutika” an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf (HHU). Im Rahmen des Projekts wird an innovativen Wirkstoffe gegen TNBC geforscht. Prof. Dr. Holger Gohlke vom HHU-Institut für Pharmazeutische und Medizinische Chemie (IPMC) koordiniert das Projekt zusammen mit Dr. Christoph Gertzen vom Center for Structural Studies (CSS) und Dr. Michele Bonus (IPMC).
Im Mittelpunkt stehen sogenannte Tumorstammzellen, eine besonders widerstandsfähige Untergruppe von Tumorzellen. Sie tragen maßgeblich zur Therapieresistenz und Metastasierung bei. Das Forschungsteam identifizierte bereits zwei neue molekulare Zielstrukturen, die für Therapien relevant sein können. Erste Untersuchungen deuten darauf hin, dass die stammzelltypischen Eigenschaften der Tumorzellen abgeschwächt werden können, wenn diese Zielstrukturen gehemmt werden.
Generative KI entwickelt neue Wirkstoffkandidaten
Auf dieser Grundlage wollen wir in TriNova mithilfe generativer KI-Verfahren neuartige Wirkstoffkandidaten entwickeln und optimieren.
Prof. Dr. Holger Hohlke, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
Zu diesem Zweck setzen die Forschenden moderne computergestützte Ansätze ein, die eigenständig neue chemische Strukturen generieren können. Ergänzend sollen Eigenschaften wie Aufnahme, Verteilung und Verträglichkeit potenzieller Wirkstoffe im Körper KI-gestützt vorhergesagt werden. Vielversprechende Wirkstoffkandidaten werden anschließend im Labor synthetisiert und in biochemischen sowie zellbasierten Testsystemen experimentell untersucht.
Interdisziplinäre Zusammenarbeit
TriNova verbindet mehrere zentrale Forschungsfelder der HHU und des Universitätsklinikums Düsseldorf (UKD) miteinander – darunter KI-gestützte Wirkstoffentwicklung, Strukturbiologie, Präzisionsmedizin und translationale Krebsforschung. Beteiligt sind auch Prof. Dr. Sander Smits (CSS), Dr. Jens Cardinale und Prof. Dr. Frederik L. Giesel (Klinik für Nuklearmedizin, UKD) sowie Dr. Knud Esser (Klinik für Frauenheilkunde und Geburtshilfe, UKD). Das Projekt wird im Rahmen der BMFTR-Förderlinie „Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Wirkstoffforschung” mit rund 1,59 Millionen Euro unterstützt. Die Laufzeit beträgt 36 Monate.
Die Förderung ermöglicht es uns, modernste KI-Methoden gezielt mit experimenteller Wirkstoffforschung zu verbinden.
Dr. Michele Bonus, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
Dabei sei es das erklärte Ziel des Teams, auf diesem Wege neue therapeutische Ansätze gegen besonders aggressive und bislang schwer behandelbare Formen des Brustkrebses zu entwickeln, so Dr. Christoph Gertzen.
Quelle: Pressemitteilung der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf vom 29.05.2026: Neue Therapieansätze gegen aggressiven Brustkrebs
