Quantencomputing

Neuer Schub für die Medizinforschung

Gemeinsam wollen der IT-Spezialist Atos, die Bayer AG und die RWTH Aachen das Quantum-Computing in der medizinischen Forschung vorantreiben.

Medizinische Forschung

Wie wird Quantencomputing künftig die medizinische Forschung verändern?

Dazu evaluiert man derzeit den Einsatz der Technologie bei der Erforschung und Analyse von Krankheitsbildern bei Menschen. Computing- und Life-Science-Experten der drei Organisationen nutzen die Atos Quantum Learning Machine (QLM), einen leistungsstarken Quantensimulator, um mit Hilfe großer Datenbestände die Entwicklung von Mehrfacherkrankungen zu erforschen.

Quantumcomputing gilt als aufstrebende Technologie, die einen tiefgreifenden Einfluss auf die Life-Science-Branche, Gesundheitsdienstleister und die Behandlungsmöglichkeiten für Patienten haben wird. Das Quantumcomputing befindet sich noch in der Anfangsphase. Wir wollen jedoch herausfinden, wie und für welche Bereiche wir die Technologie am besten einsetzen können“, sagt Dirk Schapeler, Vice President G4A Digital Innovation von Bayer.

Eigenen Angaben zufolge basiert das Projekt auf anonymisierten realen Daten von Intensivpatienten und verfolgt das Ziel, Zusammenhänge zwischen Begleiterkrankungen und relevanten Mustern der Krankheitsentwicklung zu analysieren und zu identifizieren. Dieses Konzept soll den Ansatz von klinischen Studien ergänzen, die sich in der Regel auf eine begrenzte Anzahl von Patienten und gut strukturierte Daten für die Analyse von Krankheitsindikatoren konzentrieren.

Begleiterkrankungen auf Spur

„Wir müssen den Gesundheitszustand von Patienten, die mehr als eine Krankheit haben, besser verstehen. Der Quantensimulator wird uns helfen, die Entwicklung einer Krankheit und die Interaktion mit Begleiterkrankungen zu analysieren“, sagt Dr. Ulf Hengstmann, G4A Digital Health Innovation Manager von Bayer. „Wir wissen bereits, dass Patienten mit spezifischen Erkrankungen wie Herzinsuffizienz mehrere typische Begleiterkrankungen aufweisen können. Jetzt müssen wir verstehen, warum dies so ist und wie es die Therapie beeinflusst.“

Das Modell ist laut Anbieter das erste kommerziell verfügbare und sofort einsetzbare, auf Quantengattern basierende Quantensystem, das bis zu 41 Qubits (Quantenbits) simulieren kann. Es kombiniere ein kompaktes System mit einer Programmiersprache für Quanten-Software, die auf dem Standard AQASM (Atos Quantum Assembly Language) basiert, heißt es. Eine weitere Komponente sei ein leistungsstarker Software-Stack zur Simulation von Quantenprogrammen auf beliebiger Quantenrechner-Hardware, einschließlich der Modellierung von Quantenrauschen, einer einzigartigen Funktion auf dem Markt. Dank einer In-Memory-basierten Infrastruktur lasse sich die Simulationskapazität bei Bedarf jederzeit erhöhen und so die Skalierbarkeit von Anwendungen in Kombination mit höheren Arbeitslasten unterstützen.

Parallel zum Quantumcomputing-Ansatz führt das Joint Research Center for Computational Biomedicine an der RWTH Aachen die Analyse auf einem Hochleistungscomputer durch, um die Genauigkeit und Leistung der Ergebnisse des Quantenexperiments zu bewerten. „Das strukturelle Erlernen von Mechanismen aus Massendaten ist einer unserer Forschungsschwerpunkte. Die Kombination von Quantumcomputing und maschinellem Lernen ist bis zu einem gewissen Grad noch Neuland. Wir sehen hier ein großes Potential für die medizinische Datenanalyse“, sagt Professor Andreas Schuppert, Leiter des Joint Research Center for Computational Biomedicine. „Wir erstellen daher eine vergleichende Datenanalyse mit einem Hochleistungscomputer, um die Vorteile von Quantumcomputing beim strukturellen Lernen zu evaluieren.“

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