Der Einsatz von Technologien wie Cloud Computing und Machine Learning gibt Anlass zur Hoffnung bei der Behandlung von Krebserkrankungen. So ermöglichen Berechnungen in der Cloud frühere und genauere Diagnosen, bessere und schnellere Therapien und eröffnen sogar Heilungschancen. Amazon Web Services (AWS) unterstützt die Pharmaforschung bei der Entwicklung neuer Medikamente und Behandlungsmethoden.
Stellen Sie sich vor, ein wirksames Medikament gegen Krebs sei ein Schlüssel und das Krebsgeschwür ein Schloss, das zu diesem Schlüssel passt. Dann muss die Pharmaforschung für jede Krankheit den richtigen Schlüssel finden – etwa ein Arzneimittelmolekül, das mit einem bestimmten Krebsrezeptor interagiert. Da es jedoch Milliarden von „Schlüsseln“ und Milliarden von „Schlössern“ gibt, dauert es mit den herkömmlichen manuellen Verfahren eine Ewigkeit, das passende Wirkstoffmolekül einer bestimmten Krebserkrankung zuzuordnen.
Ein extrem leistungsfähiger Computer ist dagegen in der Lage, jeden Schlüssel mit unglaublicher Geschwindigkeit in Massen von verschiedenen Schlössern auszuprobieren. Damit kann er innerhalb kurzer Zeit das Medikament finden, mit dem sich die Krankheit wirksam behandeln lässt. Ein Beispiel für diesen Quantensprung in der Pharmaforschung stammt von Numerate, einem Partner von Amazon Web Services (AWS). Auf der Suche nach einem Arzneimittel zur Behandlung einer Herzerkrankung standen dem Unternehmen mehr als 128 Millionen Wirkstoffmoleküle zur Auswahl. Selbst die besten Wissenschaftler hätten fünf bis sieben Jahre gebraucht, um die Millionen von Optionen manuell auf die wenigen Medikamente einzugrenzen, die für klinische Studien in Frage kommen. Numerate wählte einen anderen Weg: den Einsatz von AWS Compute.
Mithilfe Tausender Machine-Learning-Modelle (ML) und der enormen Rechenleistung in der Cloud gelang es Numerate, alle 128 Millionen Moleküle zu untersuchen und so diejenigen ausfindig zu machen, mit der sich die Herzerkrankung wirksam behandelt lässt. Die Modelle berücksichtigen dabei, wie die potenziellen Wirkstoffmoleküle im Körper absorbiert, verteilt, metabolisiert und eliminiert werden und ob sie in das richtige Krankheits-„Schloss" passen. Mit dem Rechenaufwand eines einzelnen Hochleistungsprozessors, der 1.000 Jahre lang ununterbrochen laufen würde, schaffte es das Unternehmen, in nur 12 Monaten 69 Medikamente zu finden, die sich für den Einsatz in klinischen Studien eignen. Auch andere AWS-Kunden wie zum Beispiel Abcellera haben ausgeklügelte Cloud-basierte Lösungen entwickelt, mit denen sich der Prozess der Arzneimittelprüfung auf sechs Wochen verkürzen lässt.
Individuelle Heilungschancen
Durch die erhöhte Geschwindigkeit, mit der passende Medikamentenkandidaten entdeckt werden, gelangen sie zunehmend in die Pipelines klinischer Studien. Und je mehr klinische Studien durchgeführt werden, desto mehr Optionen haben die Patienten, die nach einer Behandlung für ihre spezielle Krebsart suchen. All das führt zu einem Ziel, auf das seit Jahrzehnten hingearbeitet wird – die Präzisionsmedizin. Hier erhält der Patient nicht nur eine Behandlung für die jeweilige Krebsart, sondern eine Therapie, die genau auf seine individuelle Erkrankung zugeschnitten ist.
Auch Moderna, ein praktisch in der Cloud geborenes Biotech-Unternehmen, nutzt die Rechenleistung von AWS in der Präzisionsmedizin. Das Unternehmen hat durch die Arbeit an einem Impfstoff gegen COVID-19 eine gewisse Bekanntheit erlangt. Die bei der Erforschung des Virus‘ eingesetzten Technologien wendet es auch bei der Suche nach Behandlungsmethoden für seltene Krankheiten an – etwa bei der Entwicklung personalisierter Krebsimpfstoffe, auch bekannt als Immuntherapie. Im Labor von Moderna werden solche Therapien in Reihen konzipiert. Neben der Suche nach Medikamenten gegen bestimmte lassen sich mithilfe der Kombination aus ML und hoher Rechenleistung Medikamente auch an die individuelle genetische Ausstattung von Patienten anpassen. Damit ist es möglich, ohne großen Aufwand rund eine Milliarde unterschiedliche Versionen eines Medikaments herzustellen.
Hohe Rechenleistung und ML beschleunigen aber nicht nur die Herstellung wirksamer Arzneimittel. Die Kombination trägt auch dazu bei, die Medikamente mit geringerem finanziellem Aufwand auf den Markt zu bringen. Bislang benötigte die Pharmaforschung besonders erfolgreiche Arzneimittel, so genannte Blockbuster, um die aufwändige Suche nach neuen Medikamentenkandidaten zu finanzieren. Mithilfe steigender Rechenleistung sowie intelligenten Algorithmen und Modellen können die Wissenschaftler dagegen extrem wirtschaftlich arbeiten. Damit ist es für die Pharmaindustrie kein großer Aufwand mehr, Medikamente gegen Krankheiten zu finden, unter denen nur eine kleine Zahl von Menschen oder sogar nur eine einzige Person leidet.
Personalisierte Krankenakten mit individuell zugeschnittenen Inhalten
Das optimale Ergebnis einer Krebsbehandlung ist natürlich die Heilung. Aber selbst wenn es keine Heilung gibt, bringen Behandlungsmöglichkeiten, die auf die Bedürfnisse des Patienten persönlich zugeschnitten sind, einen enormen Nutzen. Mit der Personalisierung der Krankheitsgeschichten von Krebspatientinnen befasst sich unter anderem BreastCancer.org. Die Organisation nutzt dabei die Rechenleistung der AWS und ermöglicht es den Patientinnen, ihre Anamnese auf ein privates und sicheres persönliches Konto hochzuladen. Mithilfe von ML analysiert BreastCancer.org den Bericht und passt ihn an, um der jeweiligen Patientin entsprechende personalisierte Inhalte liefern zu können. Während Biotech-Firmen Rechenleistung nutzen, um neue Medikamente zur Krebsbehandlung zu finden, setzt BreastCancer.org auf die Verarbeitung natürlicher Sprache, um den Inhalt von Krankenakten zu verstehen und eine persönliche Erfahrung für die jeweilige Patientin zu schaffen.
Die medizinischen Informationen zu einer Patientin sind die Voraussetzung, um die Krankenakte zu personalisieren. Navigating Cancer, ebenfalls ein Kunde von AWS, ist ein Beispiel für die Bereitstellung dieser Informationen. Das Startup-Unternehmen arbeitet mit Krebspatienten und ihren Ärzten zusammen. Ziel dabei ist es, dass die Patienten ihren Weg in der Gesundheitsversorgung weitgehend selbst steuern. Die Basis bieten dabei Tausende von Datenpunkten über den Gesundheitszustand sowie hochentwickelte rechenintensive Echtzeit-Analysen. Damit sollen die Erkrankten nicht nur befähigt, sondern auch motiviert werden, ihren Genesungsweg gemeinsam mit Familienangehörigen und Freunden selbst in die Hand zu nehmen.
Quelle: Amazon Web Services
