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Erstmals konnten Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI) in einem Experiment zeigen, dass Grid Computing die Entwicklung neuer Wirkstoffe im Kampf gegen Krankheiten drastisch beschleunigt. In nur 40 Tagen berechneten 1.000 Computer in 15 Ländern simultan 46 Millionen Wirkstoffkombinationen. Aus den Ergebnissen können Pharma-Forscher jetzt wertvolle Hinweise für ein Medikament gegen Malaria gewinnen.
Sankt Augustin. Erstmals konnten Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI) in einem Experiment zeigen, dass Grid Computing die Entwicklung neuer Wirkstoffe im Kampf gegen Krankheiten drastisch beschleunigt. In nur 40 Tagen berechneten 1.000 Computer in 15 Ländern simultan 46 Millionen Wirkstoffkombinationen. Aus den Ergebnissen können Pharma-Forscher jetzt wertvolle Hinweise für ein Medikament gegen Malaria gewinnen.
Im Projekt EGEE (Enabling Grids for E-sciencE), das die Europäische Kommission mit 32 Millionen Euro fördert, entsteht die Infrastruktur für das Wissenschaftliche Rechnen der Zukunft. Das Fraunhofer-Institut SCAI ist einer der Knoten dieser Rechnerverbunds, ebenso wie das renommierte Nuklearforschungslabor CERN in der Nähe von Genf. Ursprünglich zur Auswertung der gigantischen Datenmassen gedacht, die bei Experimenten der Teilchenphysik anfallen, lassen sich die Computer des EGEE-Grids theoretisch ebenso zu Berechnungen in der Bioinformatik und Biomedizin nutzen. Dass dies auch praktisch funktioniert, konnte jetzt am Beispiel Malaria gezeigt werden. Gemeinsam mit französischen Kollegen am Laboratoire de Physique Corpusculaire (IN2P3) in Clermont-Ferrand entwickelten die Forscher am Fraunhofer-Institut SCAI eine Anwendung für das virtuelle Screening nach neuen Wirkstoffen, die auf der Infrastruktur des EGEE-Grids lauffähig ist.
Zum Einsatz kam dabei eine vom SCAI entwickelte Software. Das Programm FlexX untersucht die Bindungseigenschaften von Molekülen, auch Liganden genannt, an Zielproteine und ermittelt so aussichtsreiche Kombinationen für die Wirkstoffforschung in der Pharma-Industrie. Im konkreten Fall hatten die EGEE-Computer die Bindungseigenschaften von etwa einer Million virtueller Liganden an fünf potenzielle Zielproteine in wiederum fünf verschiedenen Varianten zu berechnen. Ein einzelner PC hätte dazu 80 Jahre benötigt, das Grid brauchte gerade einmal 40 Tage.
Die Ergebnisse der Berechnungen bereiten die Forscher gegenwärtig mit Methoden des Dataminings weiter auf. Sie filtern besonders aussichtsreiche virtuelle Wirkstoffkombinationen heraus, die dann in pharmazeutischen Laboratorien mit realen Methoden überprüft werden. Am Ende könnte ein neues Medikament im Kampf gegen Malaria stehen.
"Damit schließt sich langfristig der Zirkel aus Bioinformatik und Pharma-Forschung im Labor", sagt Martin Hofmann, der die Abteilung Bioinformatik am Fraunhofer-Institut SCAI leitet. Hofmann ist überzeugt davon, dass die Entwicklung neuer Medikamente künftig erheblich optimiert und beschleunigt werden kann, wenn Computerforscher und Laborforscher an einem Strang ziehen.
Davon könnten dann auch die Ärmsten der Armen profitieren. Eine Million Menschen sterben weltweit jedes Jahr an der Tropenkrankheit Malaria. Die Tendenz ist steigend, da die Erreger gegen den bislang meist eingesetzten Wirkstoff Chloroquine resistent geworden sind. Die Entwicklung eines neuen Medikaments kostet die Pharma-Unternehmen mehrere Hundert Millionen Euro. Hier könnte das Grid Computing helfen, die Wirkstoffentwicklung zu verkürzen und damit die Kosten erheblich zu senken.
Ansprechpartner:
Dr. Martin Hofmann, Abteilungsleiter Bioinformatik,
Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI)
Schloss Birlinghoven
53754 Sankt Augustin
Tel.: 02241-14-2802, Fax.: -2656
Martin.Hofmann@scai.fraunhofer.de
http://www.scai.fraunhofer.de/bio.html
http://clrwww.in2p3.fr/
http://eu-egee.org
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(c) Fraunhofer-Institut SCAI
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Dr. Martin Hofmann, Leiter der Abteilung Bioinformatik am Fraunhofer-Institut SCAI
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Criteria of this press release:
Biology, Information technology, Mathematics, Medicine, Nutrition / healthcare / nursing, Physics / astronomy
transregional, national
Research results, Transfer of Science or Research
German
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