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Stellen wir uns vor, man k枚nnte winzige Maschinen an eine Stammzelle, also eine noch undifferenzierte K枚rperzelle, andocken lassen. Diese Maschinen w眉rden die Zelle dazu bringen, sich gezielt zu verwandeln 鈥� in eine Herzzelle zum Beispiel, oder in eine Nierenzelle. Was wie Science-Fiction klingt, ist im Labor von Thomas Schlichth盲rle bereits Realit盲t. Der entwickelt mithilfe k眉nstlicher Intelligenz solche Nanomaschinen, n盲mlich Proteine, die es so in der Natur nicht gibt. 

Das Spezialgebiet von Thomas Schlichth盲rle ist das De-novo-Proteindesign. Dabei werden Proteinsequenzen aus Aminos盲uren von Grund auf neu entworfen, sodass sie sich zuverl盲ssig in eine ganz bestimmte 3D-Struktur falten und eine spezifische Funktion erf眉llen. Um aus den theoretisch unendlich vielen m枚glichen Sequenzen die vielversprechendsten auszuw盲hlen, nutzt Prof. Schlichth盲rle maschinelle Lernverfahren, sogenannte Deep-Learning-Algorithmen. 鈥濪ank k眉nstlicher Intelligenz k枚nnen wir viel schneller eine viel gr枚脽ere Menge an m枚glichen Proteinsequenzen pr眉fen. Das schafft ungeahnte M枚glichkeiten.鈥� 

L枚sungen f眉r die Medikamente von morgen 

Die von ihm und seinem Team entwickelten Proteine kommen beispielsweise in der Organoid-Forschung zum Einsatz. Sie k枚nnen Stammzellen so beeinflussen, dass diese einen ganz bestimmten Zustand annehmen und sich zum Beispiel zu Herz-, Nieren- oder Pankreaszellen entwickeln. Damit lassen sich gezielt Organoide, also 鈥濵ini-Organe鈥� aus menschlichen Zellen, herstellen. Diese helfen dabei, Krankheiten realistischer zu untersuchen und Medikamente zu testen.  

Auch das von ihm neu entwickelte Protein 鈥濶eotrophin鈥�, das an den TrkA-Rezeptor auf der Oberfl盲che spezialisierter Nervenzellen bindet, hat Potenzial f眉r k眉nftige Medikamente. Bei Verletzungen im peripheren Nervensystem k枚nnte es als Wachstumsfaktor daf眉r sorgen, dass sich die Nervenzellen wieder regenerieren, ohne die damit normalerweise verbundenen Schmerzen auszul枚sen. 鈥濿enn wir die molekularen Mechanismen kennen, mit denen Proteine in und auf Zellen wirken, k枚nnen wir auch gezielt kontrollieren, welche Signalpfade in der Zelle aktiviert werden sollen鈥�, sagt Schlichth盲rle. Dann lie脽e sich, wie im Fall von 鈥濶eotrophin鈥�, nur das Zellwachstum aktivieren und der Signalweg f眉r Schmerzen au脽en vor lassen. Ein Start-up aus Seattle will es gemeinsam mit dem Forscher weiterentwickeln und als Medikament auf den Markt bringen.  

Die Faszination f眉r Zukunftstechnologien begleitet Thomas Schlichth盲rle schon lange. Er liebt die Science-Fiction-Romane von Isaac Asimov, interessiert sich f眉r Bio- und Nanotechnologie und f眉rs Programmieren. Er studiert Molekulare Medizin in T眉bingen und Molecular Bioengineering an der TU Dresden. 鈥濱ch wollte verstehen, wie der menschliche K枚rper ganz genau funktioniert und wie sich neue Methoden entwickeln lassen, um Krankheiten zu begegnen.鈥�  

Seine Masterarbeit schreibt Schlichth盲rle am Wyss Institute an der Harvard University in Boston, das sich der Translation von Forschungsergebnissen in die Wirtschaft verschrieben hat. 贵眉谤 seine Promotion kehrt er nach Deutschland zur眉ck, ans Max-Planck-Institut f眉r Biochemie in Martinsried bei 惭眉苍肠丑别苍. Dort besch盲ftigt er sich mit der Superaufl枚sungsmikroskopie und computergest眉tzten Methoden zur Datenanalyse. Ein zentrales Problem seiner damaligen Arbeit: Um im Mikroskop erkennbar zu sein, m眉ssen die untersuchten Proteine mit sogenannten Labels markiert werden. Zumeist werden daf眉r Antik枚rper benutzt. Diese lassen sich jedoch nur mit gro脽em Aufwand f眉r einzelne Bindungstaschen optimieren. Das sind Andockstellen f眉r andere Molek眉le auf der Oberfl盲che von Zellen. Aufgrund ihrer Gr枚脽e weisen solche Antik枚rper zudem meist eine geringe Bindungseffizienz auf.    

Proteinentwicklung beschleunigen   

Die L枚sung: Anstelle der Antik枚rper nutzt man kleinere Proteine, die am Computer entworfen und gezielt f眉r einzelne Bindungstaschen optimiert werden. 鈥濪as ist eine deutlich schnellere und elegantere L枚sung鈥�, sagt Schlichth盲rle. Um diese Methode zu erlernen, geht er als Postdoc ans Institute for Protein Design der University of Washington in Seattle und arbeitet dort im Labor des Nobelpreistr盲gers David Baker. Im Juni 2025 wird er an die 51吃瓜网 auf die Professur f眉r AI-guided Protein Design berufen. Diese wurde im Rahmen der Hightech Agenda Bayern neu geschaffen und wird von der W眉bben Stiftung Wissenschaft unterst眉tzt.   

R盲tsel zu knacken und Probleme zu l枚sen 鈥� das macht Thomas Schlichth盲rle an seiner Arbeit besonders viel Freude. Mit diesen F盲higkeiten m枚chte er die Wissenschaft voranbringen, auch 眉ber seinen Fachbereich hinaus. 鈥濽nsere Methoden und Forschungsergebnisse aus dem Proteindesign sind f眉r Forschende aber auch f眉r Start-up-Teams aus vielen Disziplinen hilfreich鈥�, sagt Prof. Schlichth盲rle. Als Beispiele nennt er die Entwicklung von Kontrastmitteln f眉r die Magnetresonanztomografie oder von neuen Enzymen f眉r die Herstellung von Zuckerersatzstoffen. 

Neben seiner Forschungsarbeit am und am neu gegr眉ndeten will er an der 51吃瓜网 einen Protein Design Accelerator aufbauen. Diese Serviceeinheit soll die Entwicklung neuer Proteine beschleunigen und Forschenden an der 51吃瓜网 und externen Partnern zur Verf眉gung stehen. Dar眉ber hinaus ist er am neuen beteiligt. Dort arbeiten Forschende der beiden M眉nchner 鲍苍颈惫别谤蝉颈迟盲迟en und weiterer wissenschaftlicher Institute an biomolekularen Maschinen, intelligenten Materialien und neuartigen Zellsystemen 鈥� und lassen die Zukunft so ein St眉ck n盲her r眉cken.