Vorhersage des HIV-1 Korezeptor- Tropismus

Bachelor- oder Masterarbeit im
Fachgebiet Bioinformatik
Vorhersage des HIV-1 KorezeptorTropismus mittels maschineller Lernverfahren
Nach Schätzungen der WHO (World Health Organization) kam es im Jahre 2011 zu 2,7
Millionen Neuinfektionen mit HIV und 1,8 Millionen Menschen sind an den Folgen der HIVErkrankung gestorben. HIV ist damit, nach Atemwegsinfektionen, die Infektionskrankheit mit
den meisten Todesfällen. Mittlerweile sind mehr als 37 Millionen Menschen an AIDS
gestorben.
Antivirale Behandlung kann die Virusreplikation in HIV-infizierten Patienten unterdrücken
und somit das Fortschreiten der Infektion verhindern. Jedoch treten aufgrund der hohen
Mutationsrate von HIV immer wieder Resistenzen auf, die die antivirale Behandlung
unwirksam machen. Neue Medikamente, wie die Entry-Inhibitoren ermöglichen neue
Therapieansätze und somit eine Alternative zur klassischen Behandlung. Die bisher wichtigste
Gruppe der Entry-Inhibitoren stellen die sogenannten Korezeptor-Antagonisten dar, welche
spezifisch an den CCR5-Rezeptor der Wirtzellen binden. Dadurch wird der Eintritt der Viren
in die Zelle verhindert. Es existieren jedoch zwei Varianten von HIV-1: Die erste Gruppe
nutzt den eben beschriebenen CCR5-Rezeptor, eine zweite Gruppe einen alternativen
Rezeptor, den CXCR4. Für diese Gruppe der X4-Viren, wirken die Entry-Inhibitoren daher
nicht.
Die computergestützte Klassifikation und Vorhersage des Korezeptor-Tropismus eines Virus
(d.h. CCR5 oder CXCR4) ist daher von großer Bedeutung sowohl für die HIV-Forschung als
auch im klinischen Alltag. In diesem Projekt sollen existierende Computermodelle (siehe
Literatur) mit einem bereits vorhandenen Datensatz verglichen und evaluiert werden. Dabei
soll insbesondere auf die HIV-1 Subtypen C und A eingegangen werden, welche in Süd- und
Zentralafrika, Indien, Pakistan sowie Südostasien, bzw. Russland präsent sind. Für diese
Subtypen soll dann ein maßgeschneidertes Vorhersagemodell in der Programmiersprache R
erstellt werden.
Literatur
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Dybowski J. N., Heider D., Hoffmann D.: Prediction of co-receptor usage of HIV-1
from genotype, PLoS Computational Biology 2010, 6(4):e1000743.
Lengauer T., Sander O., Sierra S., Thielen A., Kaiser R.: Bioinformatics prediction of
HIV coreceptor usage, Nat Biotechnol 2007, 25(12):1407-10.
Cashin K., Gray L.R., Jakobsen M.R., Sterjovski J., Churchill M.J., Gorry P.R.:
CoRSeqV3-C: a novel HIV-1 subtype C specific V3 sequence based coreceptor usage
prediction algorithm, Retrovirology 2013, 10:24.
Kontakt
Prof. Dr. Dominik Heider, Fachgebiet Bioinformatik, Wissenschaftszentrum Straubing
[email protected]