Brustkrebs: Durchblick im Medikamentendschungel

21. Juni 2016
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Nicht alle Medikamente tragen zur Bekämpfung von Brustkrebs bei. Um Fehleinschätzungen zu vermeiden, berechneten Forscher anhand eines Supercomputers die Wechselwirkungsstärke von Protein und Medikament. Passgenaue Medikamenten-Diagnosen könnten so möglich sein.

Wenn eine Patientin an Brustkrebs leidet, wird der Arzt ihr zuerst eines der üblichen Standardmedikamente verschreiben. Es sei denn, er wüsste vorher, dass es bei ihr nicht wirken kann. Diese Unwirksamkeit kann man vorab erkennen, indem man das Genom untersucht.

Basierend auf dieser Genom-Untersuchung kann der Arzt anschließend das jeweils wirksame Medikament wählen. Die Medizin wird also exakt auf die Person abgestimmt. Die Möglichkeiten dieser personalisierten Medizin werden dank der wissenschaftlichen Fortschritte der letzten Jahrzehnte immer besser. Dazu tragen auch Supercomputer bei.

Berechnung der Wechselwirkungsstärke

Peter Coveney ist Professor für physikalische Chemie. Er untersucht, warum zwei der üblichen Medikamente bei Patientinnen mit bestimmten Veränderungen im Erbmaterial nicht wirken. Coveney kennt das Protein, mit dem die Medikamente in Wechselwirkung treten. Und er kann berechnen, wie stark diese Wechselwirkung ist. Davon hängt es ab, ob die Medikamente heilen können oder nicht. Die Mutationen im Genom ändern die Aminosäuren im Protein. Dadurch ändert sich die Struktur des Proteins und die Wechselwirkung des Proteins mit dem Medikament. Diese Wechselwirkungen kann Coveney auf dem Höchstleistungsrechner „SuperMUC“ genau berechnen.

Diese Rechnungen beruhen auf genauen Kenntnissen der Moleküle, die in vielen Jahrzehnten experimenteller und theoretischer Forschung von Wissenschaftlern zusammengetragen wurden. Der heutige Kenntnisstand ist so detailliert, dass man sehr genaue Aussagen machen kann, wenn man die gigantischen Rechenkapazitäten zur Verfügung hat, die dafür nötig sind.

Ein gigantisches Rechenzentrum

Solche Rechenkapazitäten standen dem Forscherteam bei ihrer Untersuchung zur Verfügung. Das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) der Bayerischen Akademie der Wissenschaften in Garching bietet Spitzenforschern die Möglichkeit, den gesamten SuperMUC mit seinen fast 250.000 Rechenkernen für ausgewählte Simulationen zu nutzen.

Insgesamt über 6 Petaflops, also mehr als 6 Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde, standen Coveneys Team von Samstagnachmittag bis Montagmorgen zur Verfügung. 37 Stunden liefen ihre Rechnungen. 5.000 Gigabyte Ergebnisdaten wurden dabei erzeugt. Vergleicht man diese Rechenleistung mit herkömmlichen PCs, so hätten 250.000 Menschen parallel 37 Stunden lang an Standard-PCs rechnen müssen.

„Wir haben alle unsere Ziele und mehr erreicht, weil die Rechnungen viel schneller liefen, als wir erwartet hatten. Eine erste Analyse zeigt, dass die Simulationen neue Einsichten liefern werden, wie die zwei häufigsten Mutationen die Resistenz gegen die wichtigsten Medikamente gegen Brustkrebs verursachen, indem sie die Bindung der Medikamente an das Protein verändern.“, sagt sich Coveney.

Vorhersage zur Medikamenten-Wirkung

Mit ihren Rechnungen konnten sie nachweisen, dass es möglich ist, innerhalb weniger Stunden vorherzusagen, auf welche Weise ein bestimmtes Medikament an einer bestimmten Stelle im Körper – in diesem Fall an einem bestimmten Protein – wirken wird, und zwar nicht nur für zwei Brustkrebs-Medikamente. „Wir haben insgesamt fünfzig Medikamente daraufhin untersucht, wie sie an verschiedene Proteine binden, um ihre Eignung für die Entwicklung und Klinische Anwendung neuer Medikamente bei verschiedenen Erkrankungen einordnen zu können.“, so Coveney.

„Die personalisierte Medizin hilft mit Unterstützung von Höchstleistungsrechnern Krankheiten zu heilen und dadurch das Leben der Menschen zu verbessern.“, erklärt Prof. Dieter Kranzlmüller, Direktor des LRZ.

Originalartikel

Durchbruch für personalisierte Medizin dank SuperMUC; 2016

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