Redwood AI lanciert gemeinsam mit dem Brent Page Lab der UBC ein Forschungskooperationsprojekt zur Entwicklung von Arzneimitteln gegen die Alzheimer-Krankheit

Vancouver, Kanada – 1. April 2026 / IRW-Press / Redwood AI Corp. (CSE: AIRX) (FWB: Y0N, WKN: A422EZ) („Redwood“ oder das „Unternehmen“) freut sich, die Einleitung eines Forschungskooperationsprojekts mit dem Brent Page Lab der University of British Columbia (UBC) bekannt zu geben, das sich mit der Förderung der möglichen Entwicklung von neuartigen Arzneimitteln gegen die Alzheimer-Krankheit beschäftigt. Das Projekt mit dem Titel „Novel Therapeutics for Neurodegeneration – Targeting NUDT5 in Alzheimer’s Disease“ verbindet Redwoods KI-gestützte Rechenplattform für die Arzneimittelforschung mit dem Knowhow des Page Lab auf dem Gebiet der medizinischen Chemie und Arzneimittelentwicklung. Angesichts der Tatsache, dass mehr als 55 Millionen Menschen weltweit – darunter mehr als 750.000 Kanadier[i] – von Demenz betroffen sind[ii] und alle drei Sekunden irgendwo auf der Welt ein neuer Fall bekannt wird[iii], will man mit dieser Initiative ganz gezielt neue Arzneimittelkandidaten für eines der dringlichsten und wachstumsstärksten ungedeckten medizinischen Bedürfnisse im Bereich der globalen Gesundheit voranbringen.

 

Das Projekt befasst sich in erster Linie mit dem Design und der Optimierung von Inhibitoren, die auf das Protein NUDT5 gerichtet sind. Dieses Protein ist an biologischen Signalübertragungsprozessen in Zusammenhang mit Stress beteiligt, die mit den neurodegenerativen Veränderungen bei der Alzheimer-Krankheit in Verbindung stehen. Redwood wird mit Hilfe seiner Rechenplattform eine virtuelle Datensammlung zu synthetisch herstellbaren analogen Wirkstoffen erstellen und evaluieren mit dem Ziel, eine Orientierungshilfe bei der Wirkstoffauswahl zu bieten und die aktuellen experimentellen Studien im Page Lab zu beschleunigen. Über diese Vorgangsweise will Redwood neuartige Wirkstoffkandidaten mit vielversprechenden In-silico-Sicherheits- und Wirksamkeitsprofilen ermitteln – unter anderem auch Moleküle, die mit herkömmlichen Lösungsansätzen in der Chemie möglicherweise nicht so leicht zu identifizieren wären. Diese rechnerisch ermittelten Kandidaten könnten dann rasch für Synthesen und Versuche priorisiert werden, was den zeitlichen Ablauf im Hinblick auf eine frühzeitige Entdeckung beschleunigen würde.