Chinesische Forscher haben mithilfe von Deep Learning ein datengetriebenes Klassifikations- und Generierungs-Kaskadenmodell entwickelt, um neuartige chemische Strukturen mit antitumoröser Wirkung zu identifizieren. Phenotypisches Screening aus großen Bibliotheken ist traditionell zeit- und kostenintensiv – Deep Learning bietet hier eine effiziente Alternative.
Durch das Modell und anschließende experimentelle Validierung wurden die Tetrahydrocarbazol-Derivate WJ0976 und WJ0909 entdeckt. Beide Substanzen zeigten starke breitbandige Antitumoraktivität gegen verschiedene Krebszelllinien sowie Wachstumshemmung bei multiresistenten Krebszellen. Besonders das Enantiomer R-(?)-WJ0909 (WJ0909B) erwies sich in vitro und in patientenabgeleiteten Organoide-Modellen (PDOs) als besonders wirksam.
Weitere Untersuchungen zeigten, dass WJ0909B die Expression des Tumorsuppressors p53 hochreguliert und dadurch eine mitochondrienabhängige endogene Apoptose auslöst. In Zelllinien-abgeleiteten Xenograft-Modellen hemmten sowohl WJ0909B als auch das click-aktivierte Prodrug WJ0909B-TCO das Tumorwachstum signifikant.
Die Click-aktivierbare Prodrug-Strategie ermöglicht eine gezielte Freisetzung des Wirkstoffs am Tumorort, was die Wirksamkeit steigert und die Toxizität minimiert. Die Studie unterstreicht das Potenzial von Deep-Learning-gestützter phänotypischer Wirkstoffentdeckung für die Krebsforschung sowie den Wert click-chemiebasierter Prodrugs für präzise, zielgerichtete Krebstherapien.
Die Arbeit wurde in der Fachzeitschrift Acta Pharmaceutica Sinica B veröffentlicht (Volume 16, Issue 1, 2026, Seiten 406–422). Die Autoren um Xue Liu, Xiaojian Wang und Kollegen von Institutionen der Chinese Academy of Medical Sciences sowie internationalen Partnern betonen die subnanomolare Aktivität der Verbindungen gegen Pan-Krebszellen und patientenabgeleitete Organoide. Die grafische Zusammenfassung illustriert den integrierten Deep-Learning-Ansatz, die Identifikation der Tetrahydrocarbazole und die Wirksamkeit der Click-Prodrug-Strategie mit minimaler Toxizität.
