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Hochleistungs­computer ermöglicht Fortschritt für die personalisierte Medizin

Montag, 20. Juni 2016

Gesamtansicht des SuperMUC. /Johannes Naumann

Garching – Es ist möglich, anhand von Genom-Daten von Patientinnen zu erkennen, welche Standardmedikamente gegen Brustkrebs bei diesen Patientinnen nicht helfen können. Das berichtet ein europäisches Forscherteam unter Leitung von Peter Coveney vom Centre for Computational Science am University College London (UCL). Möglich machte ihre Analyse die Rechenkapazität eines Höchstleistungsrechners namens „SuperMUC“ am Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) der Bayerischen Akademie der Wissen­schaften.

Coveney untersucht als Experte für physikalische Chemie, warum zwei der üblichen Medi­ka­mente bei Patientinnen mit bestimmten Veränderungen im Erbmaterial nicht wirken. Nötig ist dazu die Kenntnis des Proteins, mit dem die Medikamente in Wechsel­wirkung treten. Es lässt sich unter anderem bestimmen, wie stark diese Korrelation ist. Mutationen im Genom ändern die Aminosäuren im Protein. Dadurch ändert sich die Struktur des Proteins und die Wechselwirkung des Proteins mit dem Medikament. Diese Korrelation hat die Arbeitsgruppe auf dem SuperMUC auf molekularer Ebene untersucht.

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Das Rechenzentrum bietet Spitzenforschern die Möglichkeit, den gesamten Höchstleis­tungs­­rechner mit seinen fast 250.000 Rechenkernen im Rahmen eines sogenannten „Extreme Scaling Workshops“ für ausgewählte Simulationen exklusiv zu nutzen. Insge­samt über sechs Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde standen Coveneys Team dazu 37 Stunden exklusiv zur Verfügung. Dabei wurden 5.000 Gigabyte Ergebnisdaten erzeugt.

Eine erste Analyse zeige, 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, äußerte sich Coveney.

Eine der wichtigsten Erkenntnisse sei aber eine methodische: Die Simulation habe gezeigt, dass es grundsätzlich möglich sei, innerhalb weniger Stunden vorherzusagen, auf welche Weise ein bestimmtes Medikament an einer bestimmten Stelle im Körper – in diesem Fall an einem bestimmten Protein – wirken werde, hieß es aus der Arbeits­gruppe. © hil/aerzteblatt.de

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