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Wie Quantenphysik und KI die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten beschleunigen

Auf der Suche nach dem besten Molekül. Oder: Was möglich ist, wenn man mit der Rechenleistung von einer Million Laptops Proteine genauer analysiert. 

Von der Röntgenstrukturanalyse zur virtuellen Kristallographie

Wenn ein neues Molekül ein möglicher Wirkstoffkandidat ist, wollen Forscher so viel wie möglich darüber erfahren: seine Form, Größe und andere Eigenschaften bis hinunter auf Elektronenebene. Dafür nutzen sie bislang die Technik der sogenannten Röntgenstrukturanalyse. In einem mehrstufigen, zeitaufwändigen Prozess wird der Wirkstoffkandidat in Kristallform umgewandelt und anschließend von einem Röntgenstrahl durchstrahlt, um seine 3-D-Struktur zu bestimmen.

 

Seit einigen Jahren gewinnen dafür Computersimulationen an Relevanz  – mit der sogenannten Kristallstrukturvorhersage (CSP) – für eine virtuelle Kristallographie. Mit Hilfe der Quantenphysik können Forscherinnen und Forscher über das Verfahren das Verhalten von Elektronen in einem Molekül vorhersagen, um seine 3-D-Struktur zu bestimmen. CSP basiert auf zahllosen mathematischen Berechnungen, die jede Menge Rechenleistung und bis zu vier Monate Zeit in Anspruch nehmen.

 

Doch dank einer Forschungskooperation mit XtalPi, einem US-amerikanisch-chinesischen Pharmatechnologieunternehmen, führen Pfizer-Wissenschaftler diese Berechnungen innerhalb weniger Tage durch. Die dahinter stehende Technologie, die von einer Gruppe von Quantenphysikern des MIT (Massachusetts Institute of Technology) entwickelt wurde, nutzt künstliche Intelligenz und Cloud-Computing, um diese komplexen Gleichungen durchzuführen. „Ein Prozess, der uns früher so viel Zeit gekostet hat, dass wir ihn fast gar nicht erst versucht haben, ist zur Norm geworden, und jetzt können wir ihn an fast jedem Kleinmolekülprojekt ausprobieren", sagt Bruno Hancock, der weltweite Leiter für Materialwissenschaft bei Pfizer in Groton, einem Forschungsstandort im nordamerikanischen Connecticut. „Diese Zusammenarbeit hat die Art und Weise verändert, wie wir unsere Screening-Arbeiten durchführen und hat ein disruptives  Potenzial für die gesamte Branche ", ergänzt Geoff Wood, leitender Wissenschaftler, ebenfalls am Pfizer-Standort Groton.

Um eine Kristallstrukturvorhersage unter Verwendung von Cloud-Servern durchzuführen, ist die Rechenleistung von fast einer Million Laptops erforderlich.

Elektronen gehören zu den kleinsten Materieteilchen;  die Vorhersage ihrer Bewegung erfordert eine enorme Rechenleistung. Um eine einzige Kristallstrukturvorhersage zu machen, brauche es die Rechenleistung von einer Million Laptops, sagt Hancock. "Wenn unser Cloud-Provider eine dieser Berechnungen für uns durchführt, wird XtalPi in diesem Moment zum größten einzelnen Nutzer dieser Dienste in den USA." Denn: "Es kann Milliarden von Berechnungen erfordern, um eine endgültige Antwort zu finden".

Das Ziel: Form, Löslichkeit und Schmelzpunkt sowie Bindungsfähigkeit vorhersagen

Wenn es den Wissenschaftlern gelungen ist, die 3-D-Struktur eines Wirkstoffmoleküls zu errechnen, dann können sie seine mechanischen und chemischen Eigenschaften wie Form, Löslichkeit und Schmelzpunkt sowie seine Bindung an einen Proteinrezeptor vorhersagen.

Auf diese Weise können die WissenschaftlerInnen aus den Molekülen dann das auswählen, das basierend auf den theoretischen Vorhersagen das beste für einen Wirkstoff ist. "Es gibt Hunderttausende von Molekülen, die wir in Betracht ziehen, und wir wollen das Beste", sagt Hancock. "Eine Möglichkeit, die beste Verbindung zu finden, besteht darin, eine große Anzahl von Verbindungen herzustellen und ihre Eigenschaften zu messen, was zeit- und ressourcenintensiv ist.

Oder der andere Weg ist, vorherzusagen, wie die Eigenschaften der einzelnen Verbindungen aussehen werden, und sich auf die besten zu beschränken. Durch die gemeinsame Nutzung der Ansätze haben wir eine höhere Effektivität bei der Entdeckung und Entwicklung von kleinen, chemisch herzustellenden Wirkstoffmolekülen."

Bild: XtalPi unterstützt Wissenschaftler bei der Vorhersage und Optimierung der kristallinen Form (siehe oben) eines potenziellen Wirkstoffmoleküls.

Foto: JOSEPH F. KRZYZANIAK

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