An einer Gewebeprobe vorherzusagen, in welche Richtung ein Tumor mutiert, um diese neuen Eigenschaften mit einem schon bereitliegenden Medikamentencocktail zu bekämpfen, ist - in Kurzfassung - einer der Wünsche der Onkologen. Die nüchterne Wirklichkeit: Schon das Katalogisieren von Tumor-Eigenschaften bereitet Probleme:
"Ein Problem besteht in der extremen Heterogenität. Das heißt, wenn Sie einen Tumor an verschiedenen Ecken analysieren, dann wird jede Ecke ein wenig anders aussehen. Das heißt, was auch immer Sie machen, Sie haben immer ein relativ plastisches Geschehen und Sie können letztlich nicht sicher sein, ob Sie alle Facetten dieses Tumors schon erfasst haben",
so der Molekularbiologe und stellvertretende Direktor der Charité, Professor Dr. Reinhold Schäfer. Die veränderbaren Facetten der Tumoren und der Faktor Zeit beeinflussen meist den Erfolg gezielter Behandlungsstrategien:
"Im Laufe der Therapie können Resistenzen auftreten, die dann die ursprüngliche Vorhersage sehr stark modulieren, dahingehend, dass ein Medikament, das man jetzt aufgrund eines Modellversuchs als nützlich identifiziert hat, nur eine bestimmte Zeit lang wirkt und später dann eben in der resistenten Population keine Wirkung mehr hat."
Diesen Effekt wollen Mediziner mit auf den jeweiligen Patienten zugeschnittenen Behandlungsmodellen verhindern. Modelle erstellen sie mithilfe eines neuen 1000-Kern-Hochleistungsrechners, des Potsdamer Hasso- Plattner-Instituts, HPI. Dessen Rechenkapazität, mit insgesamt 1500 parallel arbeitenden Kernen, 30 TB Arbeits- und 200 TB Festplattenspeicher, so HPI- Direktor Professor Christoph Meinel, spendiert das HPI kostenlos weltweit allen wissenschaftlichen Einrichtungen:
"Von diesem Typ Rechner gibt es erst drei Stück. Wir kennen die Supercomputer in Supercomputing- Centern, die sehr, sehr viel teurer dort ganz hochparallelisierte Aufgaben lösen. Diese neuen Rechensysteme sind für sehr rechenintensive Systeme, also zum Beispiel Gen-Analyse, Trenderkennung in bestimmten Wirtschaftsdaten, wo es also riesige Datenmengen in sehr kurzer Zeit zu untersuchen gilt, um bestimmte Muster zu erkennen, um bestimmte Entwicklungen herauszufiltern."
Anders als in konventionellen Systemen befinden sich die zu verarbeitenden Daten nicht auf Festplatten, sondern während des Rechenvorganges komplett im Hauptspeicher:
"Wir haben hier im Labor Rechner mit 2 TB Hauptspeicher. Damit ist die ganze neue "In-Memory"- Technik möglich geworden, wo Datenbanken nicht mehr auf externen Speichermedien gehalten werden, sondern wo die Daten ganz nah beim Prozessor im Hauptspeicher gehalten werden und dann nur zur Ablage und zum Back-up auf andere Speichermedien gespielt werden."
Das beschleunige die Verarbeitungsgeschwindigkeit um das Tausendfache, wovon jetzt auch Tumorforscher Dr. Christian Regenbrecht im Labor für Molekulare Tumorpathologie der Chariré profitiert. Bislang beauftragte er für die Analyseergebnisse fremde Unternehmen:
"Wenn man bei Firmen Patienten-Genome sequenzieren lässt, garantieren diese Firmen einem, dass man innerhalb von 90 Tagen ein Ergebnis bekommt. 90 Tage ist, wenn es darum geht, einen Patienten potenziell irgendwann einmal behandeln zu können, ein sehr langer Zeitraum. Und mit dieser 1000-Kern-Maschine hoffen wir, dass wir in Zukunft in der Lage sein werden, diese Analysen in wenigen Minuten, vielleicht sogar in wenigen Sekunden durchführen zu können."
Der 90-Tage-Vorsprung, die Zeit, sich zwischen Diagnose und Therapiebeginn weiter zu verändern, fehlt jetzt den Tumoren. Folglich liegt die von den Medizinern entwickelte Gegenstrategie zeitnaher an der Diagnose und - so hoffen die Mediziner – könne sie künftig präziser wirken.
"Ein Problem besteht in der extremen Heterogenität. Das heißt, wenn Sie einen Tumor an verschiedenen Ecken analysieren, dann wird jede Ecke ein wenig anders aussehen. Das heißt, was auch immer Sie machen, Sie haben immer ein relativ plastisches Geschehen und Sie können letztlich nicht sicher sein, ob Sie alle Facetten dieses Tumors schon erfasst haben",
so der Molekularbiologe und stellvertretende Direktor der Charité, Professor Dr. Reinhold Schäfer. Die veränderbaren Facetten der Tumoren und der Faktor Zeit beeinflussen meist den Erfolg gezielter Behandlungsstrategien:
"Im Laufe der Therapie können Resistenzen auftreten, die dann die ursprüngliche Vorhersage sehr stark modulieren, dahingehend, dass ein Medikament, das man jetzt aufgrund eines Modellversuchs als nützlich identifiziert hat, nur eine bestimmte Zeit lang wirkt und später dann eben in der resistenten Population keine Wirkung mehr hat."
Diesen Effekt wollen Mediziner mit auf den jeweiligen Patienten zugeschnittenen Behandlungsmodellen verhindern. Modelle erstellen sie mithilfe eines neuen 1000-Kern-Hochleistungsrechners, des Potsdamer Hasso- Plattner-Instituts, HPI. Dessen Rechenkapazität, mit insgesamt 1500 parallel arbeitenden Kernen, 30 TB Arbeits- und 200 TB Festplattenspeicher, so HPI- Direktor Professor Christoph Meinel, spendiert das HPI kostenlos weltweit allen wissenschaftlichen Einrichtungen:
"Von diesem Typ Rechner gibt es erst drei Stück. Wir kennen die Supercomputer in Supercomputing- Centern, die sehr, sehr viel teurer dort ganz hochparallelisierte Aufgaben lösen. Diese neuen Rechensysteme sind für sehr rechenintensive Systeme, also zum Beispiel Gen-Analyse, Trenderkennung in bestimmten Wirtschaftsdaten, wo es also riesige Datenmengen in sehr kurzer Zeit zu untersuchen gilt, um bestimmte Muster zu erkennen, um bestimmte Entwicklungen herauszufiltern."
Anders als in konventionellen Systemen befinden sich die zu verarbeitenden Daten nicht auf Festplatten, sondern während des Rechenvorganges komplett im Hauptspeicher:
"Wir haben hier im Labor Rechner mit 2 TB Hauptspeicher. Damit ist die ganze neue "In-Memory"- Technik möglich geworden, wo Datenbanken nicht mehr auf externen Speichermedien gehalten werden, sondern wo die Daten ganz nah beim Prozessor im Hauptspeicher gehalten werden und dann nur zur Ablage und zum Back-up auf andere Speichermedien gespielt werden."
Das beschleunige die Verarbeitungsgeschwindigkeit um das Tausendfache, wovon jetzt auch Tumorforscher Dr. Christian Regenbrecht im Labor für Molekulare Tumorpathologie der Chariré profitiert. Bislang beauftragte er für die Analyseergebnisse fremde Unternehmen:
"Wenn man bei Firmen Patienten-Genome sequenzieren lässt, garantieren diese Firmen einem, dass man innerhalb von 90 Tagen ein Ergebnis bekommt. 90 Tage ist, wenn es darum geht, einen Patienten potenziell irgendwann einmal behandeln zu können, ein sehr langer Zeitraum. Und mit dieser 1000-Kern-Maschine hoffen wir, dass wir in Zukunft in der Lage sein werden, diese Analysen in wenigen Minuten, vielleicht sogar in wenigen Sekunden durchführen zu können."
Der 90-Tage-Vorsprung, die Zeit, sich zwischen Diagnose und Therapiebeginn weiter zu verändern, fehlt jetzt den Tumoren. Folglich liegt die von den Medizinern entwickelte Gegenstrategie zeitnaher an der Diagnose und - so hoffen die Mediziner – könne sie künftig präziser wirken.