2. Preis Natur- und Technikwissenschaften 2022

Foto: Pixabay

Der Molekularbiologe Felix Lansing hat Genom-Werkzeuge so präzisiert, dass er einen Weg zur Behandlung der schweren Form der Bluterkrankheit gefunden hat.

Die Forschung

Neuartige Gen-Skalpelle reparieren defektes Erbgut

Text: Dorthe March

Mehr als 8000 Krankheiten lassen sich auf einen Gen-Defekt zurückzuführen – das zeigen neue Methoden zur Entschlüsselung des Erbguts. Auf Heilung dürfen die Betroffenen jedoch nicht hoffen: Es gibt bisher keinerlei wirksame Therapien, und oft sterben diese Patientinnen und Patienten früh.

„Weltweit arbeiten Hunderte Teams mit Hochdruck daran, Gen-Defekte im Erbgut beziehungsweise in der DNS mit molekularen Scheren zu reparieren“, erläutert der Molekularbiologe Felix Lansing. Diese Methode erlaube es, gezielt Veränderungen im Erbgut vorzunehmen. Weltweit bekannt wurde die Technologie 2020, als der Nobelpreis für Chemie an die Entwicklerinnen der Gen-Schere „CRISPR/Cas9“ ging. „Trotz aller Fortschritte sind die meisten dieser Scheren aber alles andere als perfekt, da sie die DNS oft nur schneiden, aber nicht reparieren. Die Reparatur muss dann die Zelle selbst übernehmen, was oft fehlerbehaftet ist“, erläutert Lansing das Problem mit beispielsweise CRISPR/Cas9. Darüber hinaus könnten Gen-Scheren nur kleinere Abschnitte im Erbgut bearbeiten und würden deswegen nur für einen Teil der Patientinnen und Patienten mit genetisch bedingten Erkrankungen eine Chance auf Heilung bieten.

Foto: iStock

In seiner Dissertation hat Lansing nun die Schere zum Skalpell weiterentwickelt. Das Ergebnis: eine neue Methode zur Behandlung von Hämophilie A (Bluterkrankheit). Betroffenen fehlt ein bestimmtes Protein im Erbgut, weshalb ihr Blut nicht von selbst gerinnt – eine lebensbedrohliche Gefahr bei Verletzungen oder Operationen. Eine ideale Korrektur würde eine Patientin und einen Patienten von der schweren Form der Hämophilie A heilen. Eine zusätzliche Protein-Ersatz-Therapie wäre, wenn überhaupt, nur bei einer bevorstehenden Operation oder bei schwersten Verletzungen nötig.

Lansings Gen-Skalpell schneidet präzise und repariert gleichzeitig fehlerfrei. „Die Arbeit erledigen Enzyme beziehungsweise Rekombinasen. Zum Beispiel kann die sogenannte Cre Rekombinase DNS-Abschnitte ausschneiden, einfügen, drehen oder invertieren und sogar austauschen“, erläutert er.

Seit 2020 überführt Felix Lansing die Ergebnisse seiner Promotion in die Entwicklung und Durchführung der präklinischen Testung von Rekombinasen zur Behandlung von Hämophilie A im GO-Bio RecTechProjekt in Dresden.

Unter den 8000 genetisch bedingten Krankheiten sind es vor allem die Bluterkrankheit, Autoimmunerkrankungen sowie Retinitis pigmentosa – eine Gruppe von Netzhauterkrankungen, bei denen die Sehzellen nach und nach absterben –, die Chancen auf Heilung durch Gen-Skalpelle haben. Seit 2020 überführt Lansing die Ergebnisse seiner Promotion in die Entwicklung und Durchführung der präklinischen Testung von Rekombinasen zur Behandlung von Hämophilie A im GO-Bio RecTechProjekt in Dresden. Seine Arbeit ebne den Weg für die breite Anwendung der Technologie – für den Beginn einer neuen Ära der Genomchirurgie.

Der Preisträger

Foto: David Ausserhofer

Felix Lansing (32) studierte von 2011 bis 2016 Molekularbiologie an der Universität Bielefeld und an der Technischen Universität Dresden, wo er von 2017 bis 2021 auch promovierte. Die von ihm entwickelten Rekombinasen zur Behandlung der Hämophilie A werden derzeit in präklinischen Studien getestet, bevor sie für klinische Studien zugelassen werden.

Beitragstitel: Neuartige Gen-Skalpelle könnten die Gen-Therapie revolutionieren

Felix Lansing

felix.lansing@tu-dresden.de

Promotion an der Technischen Universität Dresden, Institut für Medizinische Systembiologie/Fachgebiet Molekularbiologie

Materialien zum Download

Wettbewerbsbeitrag von Felix Lansing

Pressefotos Felix Lansing

Weitere Preisträger:innen aus der Sektion Natur- und Technikwissenschaften

Vorteile auf allen Seiten

„Die Metamodellierung stellt ein geeignetes Verfahren dar, um sowohl den gestiegenen Anforderungen an die Modellkomplexität für die Bewertung der Versorgungssicherheit mit Elektrizität als auch den zu berücksichtigenden Unsicherheiten hinsichtlich der Eingangsdaten Rechnung zu tragen“, fasst Nolting zusammen. Und es profitieren alle Beteiligten von seiner Metamodellierung und deren Konsequenzen, denn „während eine Überdimensionierung der Reserven mit hohen Kosten für Stromverbraucher und Steuerzahler in Milliardenhöhe verbunden ist, birgt die Unterdimensionierung solcher Maßnahmen die Gefahr, dass das Niveau der Versorgungssicherheit absinkt“.

Deshalb werden die Ergebnisse jetzt in die industrielle Praxis übertragen. Gemeinsam mit den vier deutschen Übertragungsnetzbetreibern sowie der Bundesnetzagentur bringt Nolting unter anderem das Forschungsprojekt „Künstliche Intelligenz zur Bewertung der Versorgungssicherheit mit Elektrizität (KIVi)“ voran – damit auch künftig gewährleistet werden kann, dass der Strom zuverlässig aus der Steckdose kommt.

Bildergalerie

  • Lars Nolting hat eine KI-gestützte Methode – eine sogenannte Metamodellierung – zur Bewertung von Versorgungssicherheit mit Elektrizität entwickelt.
    Lars Nolting hat eine KI-gestützte Methode – eine sogenannte Metamodellierung – zur Bewertung von Versorgungssicherheit mit Elektrizität entwickelt.
  • Seine Promotion hat der Wirtschaftsingenieur an der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen abgeschlossen.
    Seine Promotion hat der Wirtschaftsingenieur an der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen abgeschlossen.
  • Mit seiner Forschung hilft er Entscheidungsträger:innen aus Politik und Industrie, die Energieversorgung auch in Zukunft lückenlos aufrecht zu erhalten.
    Mit seiner Forschung hilft er Entscheidungsträger:innen aus Politik und Industrie, die Energieversorgung auch in Zukunft lückenlos aufrecht zu erhalten.
  • Nolting arbeitet daran, die Ergebnisse seiner Forschung in die industrielle Praxis zu übertragen.
    Nolting arbeitet daran, die Ergebnisse seiner Forschung in die industrielle Praxis zu übertragen.
  • Schnell uns präzise: Ein Szenario-Durchlauf auf einem Hochleistungsrechner dauert dank der Metamodellierung nicht mehr rund 8,5 Stunden, sondern lediglich drei Minuten.
    Schnell uns präzise: Ein Szenario-Durchlauf auf einem Hochleistungsrechner dauert dank der Metamodellierung nicht mehr rund 8,5 Stunden, sondern lediglich drei Minuten.