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GLP-1-Rezeptoragonisten wurden fuer Diabetes zugelassen und wurden dann zu einem Blockbuster fuer Gewichtsverlust. Jetzt entdecken Forscher, dass die Medikamente Sucht, Depression und moeglicherweise Neurodegeneration reduzieren.
Die Alternsbiologie hat sich von der Philosophie zu molekularen Zielen entwickelt. Senolytika beseitigen seneszente Zellen in menschlichen Studien, und epigenetische Uhren können messen, wie schnell Sie altern.
Quantencomputing verspricht seit Jahrzehnten transformative Ergebnisse, kämpft jedoch mit einem grundlegenden Hindernis: Physikalische Qubits sind fragil, fehleranfällig und zerfallen in Mikrosekunden. Eine Reihe von bahnbrechenden Ergebnissen, die 2025 und Anfang 2026 veröffentlicht wurden, deuten darauf hin, dass das Feld bei der Fehlerkorrektur – dem zentralen technischen Problem, das nützliche Quantencomputer von den teuren Experimenten des letzten Jahrzehnts trennt – tatsächlich eine Kehrtwende vollzogen hat.
Noland Arbaugh war der erste Mensch, der im Januar 2024 ein Neuralink-Implantat erhielt und mit seinen Gedanken einen Computer-Cursor steuerte. Er ist einer von mehreren Patienten bei konkurrierenden Unternehmen, die zeigen, dass invasive BCIs auf einem grundlegenden Niveau funktionieren. Die schwierigeren Fragen – Skalierbarkeit, Sicherheit, Langlebigkeit und was diese Geräte tatsächlich können – stehen nun im Vordergrund.
Forscher der University of Cambridge nutzten KI, um eine strukturelle Region zu identifizieren, die in der gesamten Coronavirus-Familie konserviert ist – von SARS-CoV-2 und seinen Varianten bis zu MERS und Fledermaus-Coronaviren, die noch nicht auf den Menschen übergesprungen sind. Der daraus entwickelte experimentelle Pan-Coronavirus-Impfstoff hat nun eine Phase-I-Studie am Menschen im UK abgeschlossen und zeigt ein Sicherheitsprofil, das den Weg für größere Wirksamkeitsstudien ebnet. Hier ist, was die Wissenschaft tatsächlich gezeigt hat – und was sie noch nicht beweist.
GLP-1-Rezeptoragonisten wurden für Typ-2-Diabetes zugelassen. Dann stellte sich heraus, dass sie kardiovaskuläre Ereignisse reduzieren, Sucht behandeln und kognitiven Abbau verlangsamen. Diese Wirkstoffklasse könnte die bedeutendste pharmakologische Entdeckung seit den Statinen sein.
DeepMinds AlphaFold 3 kann die Struktur von Proteinen, DNA, RNA und kleinen Molekülen gemeinsam vorhersagen. Ein Jahr nachdem der breite Zugang geöffnet wurde, zeigen Wirkstoffforschungslabore und akademische Forscher allmählich, was diese Fähigkeit tatsächlich ermöglicht.
Googles Willow-Chip hat zum ersten Mal gezeigt, dass das Hinzufügen weiterer Qubits tatsächlich Fehler reduziert – das zentrale ungelöste Problem der Quantencomputing. Die Physik ist revolutionär; praktische Anwendungen sind noch ein Jahrzehnt entfernt.
2025 erzielte die erste CRISPR-Therapie 115 Millionen Dollar Umsatz. Ein Kleinkind erhielt eine personalisierte Gen-Editierung, die innerhalb von sechs Monaten entwickelt und zugelassen wurde. Die erste In-vivo-CRISPR-Behandlung bestand die Phase 3. Nach drei Jahrzehnten Molekularbiologie ist die Ära der Gen-Editierung wirklich angekommen – mit all der Komplexität, die das mit sich bringt.
AlphaFold 3 hat nicht nur die Proteinstrukturvorhersage verbessert – es hat das gesamte molekulare Ökosystem modelliert, in dem Medikamente wirken. Mehrere klinische Pipelines laufen bereits auf KI-designten Targets. Das erste zugelassene KI-Medikament könnte näher sein, als die Zehnjahresprognose der Branche vermuten lässt.
<p>Google DeepMinds AlphaFold 3 hat eine kritische Schwelle bei der Vorhersage von Bindungsaffinitäten überschritten. Neue Benchmarks zeigen, dass das System bei 73 % der getesteten Wirkstoffziele die traditionelle experimentelle Durchmusterung erreicht oder übertrifft – und damit die Art und Weise verändert, wie Pharmaunternehmen ihre ersten zwei Jahre Forschung und Entwicklung gestalten.</p>
Google DeepMind's AlphaFold 3 has crossed a critical threshold in binding affinity prediction, with new benchmarks showing it matches or beats traditional experimental screening on 73% of tested drug targets — reshaping how pharmaceutical companies spend their first two years of R&D.