Pressemitteilung Durchbruch für personalisierte Medizin dank

Pressemitteilung
Nr. 30/16
15. Juni 2016
Durchbruch für personalisierte Medizin dank SuperMUC
Am vergangenen Wochenende gelang einem europäischen Forscherteam unter
Leitung von Professor Peter Coveney vom Centre for Computational Science am
University College London (UCL) ein großartiger Erfolg auf dem Gebiet der
personalisierten Medizin: Peter Coveney und sein Team konnten zeigen, dass es
möglich ist, anhand von Genom-Daten von Patientinnen mithilfe des Supercomputers zu erkennen, welche Standardmedikamente gegen Brustkrebs bei diesen
Patientinnen nicht helfen können. Dem Team stand der gesamte Höchstleistungsrechner SuperMUC am Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) der Bayerischen
Akademie der Wissenschaften mit allen seinen Ressourcen im Rahmen eines
„Extreme Scaling Workshops“ (s. Pressemitteilung vom 07.06.2016) zur alleinigen Nutzung zur Verfügung.
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.
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 Peter
Coveney auf dem SuperMUC sehr genau berechnen.
Diese Rechnungen beruhen auf unseren genauen Kenntnissen der Moleküle, die in vielen Jahrzehnten experimenteller und theoretischer Forschung von Wissenschaftlerinnen
und Wissenschaftlern zusammengetragen wurden. Der heutige Kenntnisstand ist so
detailliert, dass man heute sehr genaue Aussagen machen kann, wenn man die gigantischen Rechenkapazitäten zur Verfügung hat, die dafür nötig sind.
Solche Rechenkapazitäten standen dem Team für das vergangene Wochenende zur
Verfügung. Das LRZ bietet Spitzenforschern die Möglichkeit, den gesamten Höchstleistungsrechner SuperMUC mit seinen fast 250.000 Rechenkernen im Rahmen der
„Extreme Scaling Workshops“ für ausgewählte Simulationen exklusiv zu nutzen. Insgesamt über 6 Petaflops, also mehr als 6 Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde,
standen Peter 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.
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„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.“, äußerte sich Coveney am Montagmorgen begeistert.
Allen Beteiligten war vorher bewusst, dass es eine große Herausforderung würde, diese
Simulationen erfolgreich durchzuführen.
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 Peter Coveney.
Die Forschungen finden im Rahmen des EU-geförderten Projektes „COMPAT“ statt,
an dem mit dem University College London und dem LRZ insgesamt elf europäische
Partner beteiligt sind. COMPATs Ziel ist es, den Einsatz von Simulationen für den Fortschritt von Wissenschaft und Technik an der Weltspitze voranzutreiben.
„Das Leibniz-Rechenzentrum ist stolz darauf, dass der vom Freistaat Bayern und dem
Bund gemeinsam über das Gauss Centre for Supercomputing finanzierte SuperMUC
auch für die personalisierte Medizin in seiner vollen Leistungsfähigkeit nutzbar ist.“, sagt
Prof. Arndt Bode, Vorsitzender des Direktoriums des LRZ. „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 und COMPAT-Projektpartner.
Kontakt:
Dr. Ludger Palm | Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) | Boltzmannstr. 1 | D-85748 Garching
E-Mail: [email protected] | Tel.: +49 89 35831 8792
http://ccs.chem.ucl.ac.uk/
http://www.compat-project.eu/
http://www.lrz.de
http://blog.sciencemuseum.org.uk/supercomputer-bid-to-create-the-first-trulypersonalised-medicine/
Das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) der Bayerischen Akademie der Wissenschaften auf dem
Forschungscampus in Garching bei München ist der Dienstleister auf dem Gebiet der Informationsverarbeitung für die Münchner Hochschulen. Es stellt mit dem Münchner Wissenschaftsnetz
(MWN) eine leistungsfähige Kommunikationsinfrastruktur für die Wissenschaften bereit und
betreibt umfangreiche Datensicherungssysteme (Archivierung und Backup). Darüber hinaus ist
das LRZ nationales Supercomputing Centre und Teil des Gauss Centre for Supercomputing, das
von den drei nationalen Höchstleistungsrechenzentren (Garching, Jülich, Stuttgart) gebildet wird.
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