Die vergangene Woche brachte drei neue Peptidstudien, die einen genaueren Blick lohnen. Zwei davon befassen sich mit einem der größten Probleme der heutigen Medizin: Bakterien, die auf unsere Antibiotika nicht mehr ansprechen. Die dritte betrachtet ein bekanntes Knochenpeptid und fragt, ob es sich länger im Körper halten lässt.
Eine länger wirksame Version von Teriparatid
Am 16. Oktober veröffentlichte ein Team der Shandong-Universität und der Shandong Academy of Pharmaceutical Sciences im Journal of Medicinal Chemistry Arbeiten zu Teriparatid. Teriparatid besteht aus den ersten 34 Aminosäuren des Parathormons, wird aber nach dem Eintritt in den Körper schnell abgebaut.
Die Forschenden gingen das Peptid Position für Position durch, um Stellen zu finden, an denen es sich gefahrlos verändern lässt, und hängten dann an Serin- und Threoninstellen Fettsäureketten an. Von den 12 neuen Versionen behielten vier eine Aktivität nahe am Original. Eine davon, Verbindung 62, hielt sich im Blutserum deutlich besser.
Dies ist frühe präklinische Arbeit, zeigt aber, wie kleine chemische Änderungen ein Peptid deutlich stabiler machen können.
Deep Learning entwirft neue antimikrobielle Lipopeptide
Am 17. Oktober berichteten Forschende der Shanghai Jiao Tong University in Nature Communications, dass sie mit einem Deep-Learning-Modell Lipopeptide entworfen haben, also kurze Peptide mit einem Fettsäureschwanz.
Sie gingen von Peptidsequenzen aus 96.911 Bakteriengenomen aus und grenzten Tausende Kandidaten auf 289 ein. 46 davon stellten sie im Labor her, und 44 zeigten antimikrobielle Aktivität, eine Trefferquote von fast 96 %. Das ist für eine solche Suche ungewöhnlich hoch.
Ihre Leitsubstanz LP630 wirkte gegen ein breites Spektrum von Bakterien und lieferte starke Ergebnisse bei Mäusen mit infizierten Wunden. Am Menschen wurde die Arbeit noch nicht getestet.
Ein von Fröschen abgeleitetes Peptid gegen einen resistenten Krankenhauskeim
Am 19. Oktober veröffentlichte eine vom Houston Methodist Hospital geleitete Gruppe in Frontiers in Microbiology eine Studie zu CIT8, einem Peptid aus 13 Aminosäuren. Es ist eine verkürzte, per maschinellem Lernen optimierte Version von Citropin 1.1, einem natürlichen Peptid eines australischen Laubfroschs.
Sie testeten CIT8 gegen Acinetobacter baumannii, einen Krankenhauskeim, der häufig gegen Carbapenem-Antibiotika resistent ist und auf der Liste der Weltgesundheitsorganisation mit kritischer Priorität steht. CIT8 hemmte 15 von 16 Stämmen bei 4 µg/mL, auch resistente. Bei 20 µg/mL senkte es die lebenden Bakterien innerhalb von 15 Minuten auf nicht nachweisbare Werte und half außerdem dem Antibiotikum Meropenem, gegen resistente Stämme zu wirken.
Bisher wurde CIT8 nur im Labor getestet, und die Autoren nennen weitere präklinische Tests als nächsten Schritt.
Was das zusammengenommen bedeutet
Zusammen zeigen diese Studien, wie schnell sich die Peptidwissenschaft entwickelt: Computerdesign, Naturstoffe und sorgfältige Chemie eröffnen neue Optionen. Keine dieser Arbeiten hat bisher die Prüfung am Menschen erreicht, es liegt also noch ein langer Weg vor uns. Wir werden jede Studie weiter verfolgen, während sie sich entwickelt.