Das Einzelprojekt SURPREME beschäftigt sich mit der Entwicklung von Krebstherapeutika. Durch die Einführung von Immuntherapien hat sich zwar die Wirksamkeit von Krebsbehandlungen erheblich verbessert, häufig gibt es aber immer noch keine zufriedenstellenden klinischen Erfolge. Niedermolekulare Wirkstoffe zur Hemmung von Protein-Protein-Interaktionen zeigen hier vielversprechende Ansätze, bei der Entwicklung hin zum finalen einsetzbaren Medikament gibt es jedoch noch große Herausforderungen. Insbesondere die Optimierung der Wirkstoffeigenschaften gestaltet sich sehr komplex und ist von vielen Variablen abhängig.

Hier setzt SURPREME an: Im Rahmen des Projekts soll ein maschinelles Lern-System aufgebaut werden, das die strukturbasierte Entwicklung neuartiger Hemmer von Protein-Protein-Interaktionen unterstützt. Es ist vorgesehen, den Anwendungsschwerpunkt auf die Interaktion von Krebs-Genen zu legen. Das Prinzip des neuen Systems soll darin bestehen, experimentelle Daten (beispielsweise aus Screening Assays), sogenannte Molekular-Dynamiken sowie strukturelle Daten aus Interaktions-Datenbanken zu nutzen, um das entsprechende Potential für die Generierung neuer chemischer Substanzen zu maximieren. Ziel ist es insbesondere, dass diese später eine hohe Aktivität im Körper aufweisen. Es ist geplant, eine Software zu erstellen, die es erlaubt, am Computer chemische Fragmente auf den Strukturen der Zielproteine zu platzieren. Gleichzeitig soll die Software in der Lage sein, eine Optimierung der chemischen Substanzen hinsichtlich guter wirkstoffähnlicher Eigenschaften vorzunehmen.