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Neue Methode ermöglicht bessere Vorhersage von Medikamenteneigenschaften

Um bei der Entwicklung von Medikamenten die Eigenschaften vorhersagen zu können sind computerunterstützte Verfahren notwendig. Christian Kotz wurde für einen neuen Ansatz auf diesem Gebiet mit dem PRIP-Preis 2003 ausgezeichnet.

Wien (TU). - Christian Kotz befasste sich mit der automatischen Auswahl von Merkmalen, die die Eigenschaften von Molekülen mitbestimmen. Für seine Arbeit erhielt er den PRIP-Preis. Die mit 2.500 Euro dotierte Auszeichnung wird jährlich von der Arbeitsgruppe für Mustererkennung und Bildverarbeitung des Instituts für rechnergestützte Automation an der TU Wien für herausragende Leistungen in der Mustererkennung und Bildverarbeitung verliehen.

Die ausgezeichnete Arbeit befasst sich mit der Vorhersage der Wirkung chemischer Substanzen, genauer dem "Quantitative Structure Activity Relationship Modeling" (QSAR). Die Wirkung pharmazeutischer Substanzen hängt im allgemeinen von der Form und Ladungsverteilung des Moleküls ab. Diese Eigenschaften können außer für einfachste Verbindungen nicht berechnet werden. QSAR-Modeling versucht daher die Wirkung aus einer Menge einfacher, bekannter Merkmale vorherzusagen. Mit empirisch erzeugten Modellen werden dann extrem große Mengen potenziell herstellbarer Substanzen bewertet, Erfolg versprechende Kandidaten zur Herstellung ausgewählt und auf ihre tatsächliche Wirkung untersucht. Die vorgestellte neue Methode erlaubt die Auswahl geeigneter Merkmale für die anschließende Modellierung der Eigenschaften, da es für eine gute Modellierung notwendig ist, eine möglichst kleine und dennoch aussagekräftige Gruppe von Merkmalen zu finden. Die Methode wurde am Deptartment for Chemistry, Swarthmore College entwickelt und von der Pharmafirma NEUROGEN finanziert.

Der neue Ansatz verwendet spezielle neurale Netze, deren Aufbau besonders gut für dieses Probleme geeignet ist und die Kombination genetischer Algorithmen mit neuralen Netze erlaubt qualitativ hochwertige QSAR-Merkmalsselektion mit einem vertretbaren Berechnungsaufwand und einer effizienten Nutzung der vorhandenen Daten.

Der PRIP Preis wird von österreichischen IT Unternehmen gesponsert. Die Jury unter dem Vorsitz von Univ. Prof. Walter Kropatsch setzt sich aus Forschern der TU Wien und Vertretern der Sponsoren Palfinger, Siemens, GSA, Seibersdorf Research und der österreichischen Computergesellschaft zusammen. Der Preis wurde zum vierten Mal verliehen.

Foto zum Download:

<link http: www.tuwien.ac.at pr download pa_2004_18 l_prip.jpg> Preisverleihung
  • Motiv (v.l.n.r.): Doz. Garn (Austrian Research Center Seibersdorf), Prof. Purgathofer (TU Wien), Gernot Maier (GSA), Preisträger Hr. Kotz, DI Hribernik (Siemens), Prof. Kropatsch (TU Wien), Prof. Breiteneder (TU Wien)
  • Maße: 16.71 x 10.64 cm
  • Auflösung: 300 dpi
  • Dateiformat: JPEG
  • Farbschema: RGB
  • Dateigröße: 1.635 kB
  • <link http: www.tuwien.ac.at pr download pa_2004_18 h_prip.jpg tutextlinks>  Download

Website des PRIP-Preises:
<link http: www.prip.tuwien.ac.at teaching prippreis _blank tutextlinks> www.prip.tuwien.ac.at/Teaching/PripPreis/