Analytische Chemie, Chemoinformatik und Chemometrie Prof. Dr. Christoph Steinbeck Forschungsschwerpunkte In unserer computergestützten Naturstoffforschung entwickeln wir Algorithmen und Methoden zur automatischen Strukturaufklärung auf der Basis spektroskopischer Daten. Unsere Naturstoffdatenbank COCONUT stellt eine der größten offenen Datenbanken für Naturstoffe weltweit dar. Um diesen Datenschatz zu vergrößern und zu verbessern, verwenden wir Deep Learning Methoden der künstlichen Intelligenz zur Exzerpierung chemischer Information aus der Primärliteratur. Alle oben genannten Arbeiten werden durch stetige Entwicklung chemoinformatischer Methoden ergänzt. 68 — FORSCHUNG Den Schwerpunkt der Forschung von Prof. Steinbecks Gruppe bilden sekundäre Metabolite lebender Organismen, sogenannte Naturstoffe, die für biologische Funktionen wie Kommunikation oder Verteidigung eingesetzt werden. Dies macht sie zu vielversprechenden Kandidaten für die Wirkstoffforschung. Um Naturstoffdaten und -strukturen für die Entwicklung neuer Pharmazeutika nutzbar zu machen, insbesondere für den Einsatz moderner KIAnwendungen, müssen sie kuratiert und zugänglich gemacht werden. Mit der Collection of Open Natural Products (COCONUT) betreibt die AG Steinbeck eine der größten offenen Datenbanken für Naturstoffstrukturen, die zuletzt umfassend überarbeitet und erweitert wurde [1]. Ebenso ist die Gruppe am LOTUS Projekt beteiligt (https:// lotus.naturalproducts.net), das manuell Tripletts aus Naturstoffstruktur, Quellorganismus und Literaturreferenz kuratiert und offen zur Verfügung stellt. Zur Kuratierung und Analyse der Naturstoffstrukturen hat Prof. Steinbecks Gruppe zahlreiche Softwareanwendungen entwickelt und betreibt und verbessert diese fortlaufend. Diese sind z.B. Chemoinformatische Methoden für die Naturstoffforschung und Strukturaufklärung der Cheminformatics Microservice (https:// api.naturalproducts.net), ein Webservice, der viele alltägliche Arbeitsschritte der Chemoinformatik zentral und offen zugänglich macht, oder das Molecule Fragmentation Framework (MORTAR) [2], eine graphische Anwendung, die Substrukturen wie funktionelle Gruppen oder Zuckerreste in Molekülstrukturen identifizieren und darstellen kann. Zur computergestützten Strukturaufklärung von Naturstoffen basierend auf NMR-Daten hat die AG Steinbeck zuletzt Sherlock entwickelt, eine graphische Webanwendung, die vollautomatisiert Strukturvorschläge für eingegebene Spektren generiert [3]. [1] Chandrasekhar, V., Rajan, K., Kanakam, SRS., Sharma, N., Weißenborn, V., Schaub, J., Steinbeck, C. (2024): COCONUT 2.0: a comprehensive overhaul and curation of the collection of open natural products database. Nucleic Acids Research, doi:10.1093/nar/gkae1063. [2] Bänsch, F., Schaub, J., Sevindik, B., Behr, S., Zander, J., Steinbeck, C., Zielesny, A. (2023): MORTAR: a rich client application for in silico molecule fragmentation. Journal of Cheminformatics, doi:10.1186/ s13321-022-00674-9. [3] Wenk, M., Nuzillard, J., Steinbeck, C. (2023): Sherlock—a free and open-source system for the computer-assisted structure elucidation of organic compounds from NMR data. Molecules, doi:10.3390/ molecules28031448. Abb. 2. Überblick der COCONUT Naturstoffdatenbank, ihrer Quellen, ihrer Datenfelder und ihrer Einsatzmöglichkeiten (Abb. aus Ref. [1]).
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