DÜSSELDORF / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Forschungskonsortium aus Universität Düsseldorf, Charité Berlin und Fraunhofer ITMP hat gegen das Leigh-Syndrom rund 5.000 Wirkstoffe getestet. In einer 2026 in „Cell“ veröffentlichten Studie stabilisiert Sildenafil Nervenzellen in aus Stammzellen gewonnenen Hirnorganoiden. Nach erfolgreichen Tierdaten startete ein erster Heilversuch mit sechs betroffenen Kindern, der von einer raschen Erholung berichtet. Eine Phase-III-Studie soll nun prüfen, wie robust der Effekt klinisch ausfällt.
Leigh-Syndrom: KI- und Hirnorganoid-Studie setzt auf Sildenafil (Foto: IT BOLTWISE)
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Seltene neurodegenerative Erkrankungen standen lange vor einem strukturellen Problem: Die Zahl der Patientinnen und Patienten ist klein, die biologische Variabilität hoch und die klassische Wirkstoffsuche zu träge. Genau an dieser Engstelle setzt eine aktuelle Entwicklungswelle an, die KI-gestützte In-silico-Verfahren, In-vitro-Modelle auf Basis von patientennahen Zellen und moderne Wirkstoff-Repositionierung zusammenzieht. Im Zentrum steht diesmal das Leigh-Syndrom, eine schwere neurologische Entwicklungsstörung, die häufig bereits im Kindesalter beginnt und bei der die medizinische Forschung besonders stark auf schnell übertragbare Therapieideen angewiesen ist.
Das Ergebnis klingt dabei fast wie ein Lehrbuchbeispiel für „Computer statt Zufall“. Laut einer im Frühjahr 2026 veröffentlichten Studie wurden etwa 5.000 bereits zugelassene Wirkstoffe gegen das Leigh-Syndrom in einem systematischen Testansatz geprüft. Besonders entscheidend ist, dass die Forscher dabei nicht nur klassische Zellkulturen nutzten, sondern aus Stammzellen gewonnene Hirnorganoide einsetzten, die menschliche Gehirnprozesse deutlich näher nachbilden. Sildenafil, ein Wirkstoff, der ursprünglich aus einem anderen Indikationsfeld bekannt ist, zeigte in diesen Organoidmodellen eine spürbare Stabilisierung von Nervenzellen.
Technisch betrachtet macht gerade diese Modell- und Bewertungsstrategie den Unterschied: Hirnorganoide bringen räumliche Organisation und zelltypspezifische Wechselwirkungen stärker in die Simulation ein, wodurch sich Effekte eher erkennen lassen, die sonst in vereinfachten Laborbedingungen „durchrutschen“. Für das Leigh-Syndrom folgte nach den Organid- und präklinischen Daten ein erster Heilversuch an sechs betroffenen Kindern, der laut Bericht eine rasche Erholung zeigte. Dass bereits der Sprung von in-vitro-Umgebungen in einen kleinen klinischen Versuch gelingt, ist für Unternehmen und Forschungseinrichtungen ein Signal, wie wertvoll überbrückbare Modellketten sind.
Gleichzeitig bleibt der nächste technische Schritt klar: Der Wechsel von „vielversprechend“ zu „klinisch belastbar“ hängt an einer größeren Datengrundlage. Eine Phase-III-Studie soll die Wirksamkeit nun breiter bestätigen, also unter anderem robuste Endpunkte liefern und herausarbeiten, für welche Patientengruppen der Effekt besonders stabil ist. In der Praxis bedeutet das auch, dass die Dosierung, die Dauer der Gabe und mögliche Sicherheitsprofile nicht nur im Detail, sondern auch im Vergleich zu Kontroll- oder Standardtherapien sauber geprüft werden müssen.
Parallel verschiebt sich der Schwerpunkt der Wirkstoffentwicklung spürbar Richtung Simulation und KI-gestütztes Screening. Das BMBF fördert verstärkt In-silico-Forschung, bei der KI biologische Prozesse modelliert und damit die Suchräume für Kandidaten reduziert. Im EU-Projekt CureMILS unterstützt ein KI-Algorithmus das Wirkstoff-Screening maßgeblich, wodurch sich Tests schneller iterieren lassen. Die Richtung ist auch deshalb relevant, weil die Erfolgsquote in der klassischen Entwicklung ernüchternd bleibt: Rund 91 Prozent der Wirkstoffkandidaten scheitern in klinischen Studien, oft aus Gründen, die sich vorher in Tierversuchen nicht ausreichend abbilden ließen.
Dass die KI-Effizienz allein nicht reicht, ist die zweite wichtige Lehre aus der aktuellen Debatte: Datenintegration, Zielauswahl und experimentelle Validierung müssen zusammen funktionieren. Entsprechend setzen Unternehmen laut Branchenumfeld auf spezialisierte KI-Agenten in den Abläufen, und Tools wie Biomni Lab sollen viele Datenbanken vernetzen, um Zielmoleküle schneller zu bewerten. Daneben existieren auch ungewöhnlich klingende Ansätze wie die Förderung von Start-ups über Programme der Innovationsförderung und Pläne, Arzneimittellabore im Weltall zu betreiben, um Wirkstoffe unter veränderter Gravitation zu optimieren. Solche Projekte sind zwar kein unmittelbarer Ersatz für klinische Studien, sie zeigen aber, wie sehr sich der Tool-Stack in Richtung „mehr Iterationen pro Zeiteinheit“ verschiebt.
Über das Leigh-Syndrom hinaus wird das Muster aus personalisierter Therapie und KI-gestützter Modellierung gerade bei weiteren genetischen Auslösern sichtbar. Ein Beispiel ist eine von Dr. Laura Croft an der Queensland University of Technology entwickelte Antisense-Oligonukleotid-Therapie (ASO) gegen die SLC6A1-Störung: Präklinische Tests an Hirnorganoiden deuten darauf hin, dass sich fehlerhafte Splicing-Prozesse korrigieren lassen, die für rund 15 Prozent krankheitsverursachender Mutationen verantwortlich gemacht werden. Außerdem rücken Varianten im NPTN-Gen als Ursache für Entwicklungsstörungen mit Autismus und Epilepsie in den Fokus; dabei wird berichtet, dass ein Defekt des Proteins Neuroplastin gestörte Calcium-Pumpen in Nervenzellen begünstigt und ein Mausmodell eine nahezu halbierte Pumpenanzahl zeigt. Für Entscheiderinnen und Entscheider in Forschung und Entwicklung ist das vor allem ein strategischer Punkt: Die Kombination aus patientennahen Modellen, KI-gestützter Vorselektion und zielgerichteten molekularen Eingriffen wird zunehmend zum gemeinsamen Nenner, unabhängig davon, ob es um Repurposing etablierter Wirkstoffe wie Sildenafil oder um maßgeschneiderte ASO-Ansätze geht.
Am Ende bleibt trotzdem ein nüchterner Blick auf das, was diese Art Fortschritt in der Breite bedeutet. Wenn eine Phase-III-Studie die klinische Wirksamkeit tatsächlich bestätigt, könnte das Leigh-Syndrom-Forschungsteam einen neuen Pfad für schnelle, replizierbare Therapietests etablieren. Für die Industrie heißt das zugleich, dass In-silico- und Organoid-Modelle nicht nur „Forschungsthema“, sondern eine operative Komponente im Entwicklungsprozess werden: Sie verkürzen die Schleifen, verbessern die Trefferwahrscheinlichkeit und machen personalisierte Strategien überhaupt erst skalierbar. Wer diese Kette bereits heute in der eigenen Organisation aufbaut, steht später weniger unter Druck, wenn aus vielversprechenden Ergebnissen echte Zulassungs- und Versorgungsentscheidungen werden.
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