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Computergestütztes Impfstoff-Design: Jacobs University beteiligt sich an EU-Projekt

31 Jan 2007 - Im Januar startete ein EU-Projekt zu neuen Strategien in der Impfstoffentwicklung, die auf der Strukturanalyse von Proteinen infektiöser Bakterien und passenden Antikörpern beruht. Martin Zacharias, Experte für computergestützte Molekül-Strukturanalysen an der Jacobs University (ehemals International University of Bremen), wird sich in einem mit rund 240.000 Euro geförderten Teilprojekt mit der bioinformatischen Identifizierung potentiell geeigneter Zielproteine und Antikörper-Antigen-Komplexen befassen. An dem Projekt mit einer Laufzeit von drei Jahren und einem Gesamtvolumen von rund 2,3 Mio. Euro beteiligen sich neun Partner aus vier EU-Ländern.
 
Ziel des EU-Projekts BacAbs (Bac tericidal A nti b odie s) ist die Entwicklung neuer molekularbiologischer Ansätze zur Entwicklung hochspezifischer und hocheffizienter Impfstoffe. In einem multidisziplinären Ansatz sollen mit Hilfe von struktur- und molkularbiologischen sowie bioinformatischen Methoden neue bakterieller Proteinstrukturen identifiziert werden, die sich als Antigene für die Erzeugung bakterienabtötender Antikörper und somit als effiziente Impfstoffkomponenten eignen.
 
Unter Verwendung des Modellorganismus Neisseria meningitidis, eines Erregers von Hirnhautentzündung und Blutvergiftung, gegen den es bisher keinen Impfstoff gibt, sollen Antikörper-Antigen-Komplexen weiter aufgeklärt und die Prinzipien der Immunerkennung bakterieller Zielproteine besser verstanden werden. Aufgabe des Forscherteams der Jacobs University unter Leitung von Martin Zacharias wird es sein, die Struktur verschiedener Proteine an der Zelloberfläche von N. meningitidis sowie deren Interaktion mit Antikörperstrukturen anhand genetischer Informationen am Computer zu simulieren. Dabei sollen Strukturelemente identifiziert werden, die zu besonders starker Antikörperbildung und effizienter anti-bakterieller Reaktion führen. Die Simulationsstudien sollen durch Experimente überprüft werden, u. a. um die Vorhersagemethoden weiter zu verbessern.