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TU Dresden
Ein gemeinsames Projekt mit Uni Leipzig DE EN
Max Beining_DAAD_Zuse-Event © DAAD/ PAUL KUCHEL PYKADO

14.02.2024

Forschungsperspektiven: Max Beining in der Forschungsgruppe von Jens Meiler

Als studierter Biosystemtechniker und -informatiker kam Max Beining während seiner Masterarbeit zur Stabilisierung des HIV-Oberflächenproteins in Kontakt mit der computergestützten Entwicklung von Wirkstoffen und dem in-silico Design von Proteinen. Im Anschluss daran legte er seinen Forschungsschwerpunkt auf die Modellierung von Proteinen und deren Interaktion. Betreut wird seine Promotion in SECAI von dem Alexander-von-Humboldt-Professor Jens Meiler an der Universität Leipzig.

Der Fokus von Max Beinings Forschung liegt auf der Entwicklung und Etablierung neuer Methoden für das Proteindesign mit sogenannten nicht-kanonischen Aminosäuren (NCAA). Diese kommen im genetischen Code von Lebewesen nicht vor und in ihnen verbirgt sich, aufgrund der immensen Diversität, ein großes Potential für die Entdeckung neuer Wirkstoffe. Hierzu verbindet er physikalische Berechnung mit künstlicher Intelligenz. Mit seiner Forschung trägt er zum Meiler Lab an der Universität Leipzig bei.

Jens Meiler ist ein anerkannter Experte auf den Gebieten der Bioinformatik, Strukturbiologie und Chemie. Er forschte an der Universität Washington unter dem renommierten Biochemiker David Baker, wo er an der Entwicklung von Rosetta, einer der führenden Proteinmodellierungssoftware, beteiligt war. Jens Meilers Forschungsgruppe befindet sich sowohl an der Medizinische Fakultät der Universität Leipzig als auch an der Vanderbilt Universität in Nashville (USA). Sie implementiert innovative computergestützte Ansätze für die Wirkstoffforschung, befasst sich mit der Untersuchung und Modellierung von Protein-Protein-Interaktionen und realisiert High-throughput Liganden-Docking Experimente, welche die schnelle Vorhersage von möglichen Bindungen zwischen Molekülen und Proteinen ermöglicht.

Forschungsgruppe Jens Meiler.

Forschungsgruppe von Jens Meiler

Dabei verwendet sie sowohl die etablierte physik- und chemiebasierte Software Rosetta für das Wirkstoffdesign, als auch state-of-the-art Deep-Learning-Systeme wie Alphafold, ProteinMPNN und RFDiffusion. Die Verbindung von in-silico Verfahren mit experimentellen Methoden soll dazu beitragen, die Wechselwirkung von Proteinen mit potentiellen neuen Wirkstoffen und Biomolekülen besser zu verstehen.

Die Forschung von Max Beining, nicht-kanonische Aminosäuren in das Design noch stärker mit einzubeziehen und maschinelle Lernsysteme dafür zu entwickeln, mündet in Kooperationen mit anderen Forschungsgruppen. Für die Juniorprofessorin Christina Lamers modelliert er cyclische an der Universität Leipzig Peptide als Inhibitoren für ein bestimmtes Biomolekül mit dem Ziel, die Überlebenschance von Patienten gewisser Tumorarten zu erhöhen. In Zusammenarbeit mit Dr. Bram Mylemans von der Universität Bristol wurden neue Binder entwickelt, welche das Abtöten von speziellen Tumorzellen verbessern soll. Die Synthese und Testung im Labor ist für beide Kooperationen für 2024 geplant. Zusammen mit Juniorprofessorin Julia Westermayr werden generative Modelle mit der quantenmechanischen Berechnung von Energien kombiniert, um sie für das Design mit nicht-kanonischen Aminosäuren zu nutzen. Einer der wichtigen Meilensteine in der Forschung mit NCAA betrifft auch die Umsetzung des Proteindesigns auf dem Multiprozessorsystem SpiNNaker2, was in Kooperation mit Dr.-Ing. Johannes Partzsch aus der Arbeitsgruppe von Prof. Christian Mayr umgesetzt werden soll. Die gesamte Arbeitsgruppe unterhält auch zahlreiche weitere Kooperationsprojekte mit Industriepartnern, dem Interdisziplinäres Zentrum für Bioinformatik (IZBI) und vielen weiteren Forschungseinrichtungen in Dresden, München und Bayreuth.

Max Beining ist Doktorand bei SECAI und erhält neben der damit verbundenen finanziellen Unterstützung, Zugang zu Infrastruktur und Netzwerken internationaler Forschungspartner. Der bisherige Höhepunkt war ein mehrwöchiger Forschungsaufenthalt in den USA, um neue internationale Kooperationen zu initieren. SECAI unterstützt dabei den Auf- und Ausbau dieser Netzwerke, zum Beispiel durch Forschungsaufenthalte, gemeinsame Workshops und ein umfassendes Stipendienprogramm.