Mit Quantencomputing zur personalisierten Krebstherapie

Foto: IBM Um künftig individuell wirksame Therapiemethoden gegen Krebs zu entwickeln, soll Quantencomputing helfen. Bis zu 100 Terabyte an individuellen, meist sehr heterogenen Daten fallen bei Krebspatienten oft im Laufe ihrer Krankheitsgeschichte an: Blut- und Tumorwerte, persönliche Indikatoren, Sequenzier- und Therapiedaten und vieles mehr. Bislang können diese Informationen in ihrer Fülle aus Mangel an geeigneten Verarbeitungsmechanismen kaum effizient genutzt werden. So bleiben vielversprechende personalisierte Therapieansätze bei vielen Krebserkrankungen Theorie, die Patienten erhalten Standardbehandlungen. Das soll sich ändern.

Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg will die Forschung auf diesem Gebiet nun mithilfe von Quantencomputing vorantreiben. „Wir wollen ergründen, wie wir mit einem Quantencomputer solche heterogenen Daten systematisch aufbereiten und nutzen können, um damit neue, gezieltere Wege zu finden für Patienten, bei denen Immuntherapien weniger wirksam sind. Die übergeordnete Frage lautet letztlich: Wie kann welcher Patient von welcher Therapie profitieren?", sagt Dr. Niels Halama, Abteilungsleiter Translationale Immuntherapie am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) und Oberarzt am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen. Damit verbunden sind angewandte Forschungsfragen wie: Welche Signalkaskaden und biologischen Prozesse spielen eine Rolle bei der Erkrankung? Wie können wir diese für eine individuelle Therapieauswahl nutzen? Welche Fragestellungen eignen sich überhaupt dafür, um von Quantenrechnern gelöst zu werden?

Vom Simulator auf den echten Quantenrechner
Foto: DKFZDie mathematischen Grundlagen hat das Team des DKFZ bereits erarbeitet und erste Erfahrungen schon an anderen weltweit verfügbaren Systemen und an Simulatoren gesammelt. Es sei jedoch ein riesiger Unterschied, sagt Halama, ob man an einem Simulator mit perfekten Qubits arbeitet oder an einem richtigen Quantencomputer wie dem IBM Q System One in Ehningen. Erst dort sehe man, wie stabil er bei einer gewissen Komplexität läuft, wo Fallstricke sind und was überhaupt möglich ist. Am Ehninger System wollen die Forschenden ihre Ideen nun anwendungsnah weiterentwickeln und konkretisieren. Es gehe darum, herauszufinden, welche Algorithmen sich zur Informationsverarbeitung eignen, wie sie angepasst oder gegebenenfalls neu entwickelt, aber auch wie etwa Fehlerkorrekturen noch optimiert werden können.


Datenschutz, Schnelligkeit und Flexibilität sind wichtige Kriterien
Einen hohen Stellenwert bei der Arbeit mit dem Quantencomputer haben für Halama drei Dinge: Datenschutz, Schnelligkeit und Flexibilität. Noch arbeiten die Wissenschaftler/innen mit Testdaten, doch wenn künftig echte Patientendaten zum Einsatz kommen, „ist es ein großer Pluspunkt, dass der Ehninger Quantencomputer unter deutschen Datenschutzrecht läuft und die Daten lokal vor Ort bleiben", so der Mediziner. Die Schnelligkeit von Berechnungen, die Quantencomputing in Zukunft herkömmlichem Computing überlegen machen könnte, ist ein weiteres wichtiges Kriterium. Da Quantenprozessoren Daten parallel statt hintereinander verarbeiten können, haben sie das Potenzial, auch große Datenmengen in einem Bruchteil der Zeit zu analysieren, die normale Computer brauchen.

Foto: IBM, DKFZ; PM 15-2021-3


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