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Biopharmazeutische Lösungen mit Quantencomputern

Quantencomputer eröffnen der biopharmazeutischen Forschung und Entwicklung (F&E) völlig neue Möglichkeiten, insbesondere bei der Entdeckung und Entwicklung neuer Medikamente. Ihr größter Vorteil liegt in der Fähigkeit, extrem komplexe molekulare Strukturen und deren Wechselwirkungen präzise und in bislang unerreichter Geschwindigkeit zu simulieren und zu analysieren.

Wichtige Anwendungsfelder:

- Molekülsimulation und -modellierung:

Quantencomputer können die Elektronenstruktur von Molekülen wesentlich genauer berechnen als klassische Computer. Dadurch lassen sich größere und komplexere Moleküle simulieren, was insbesondere für die Entwicklung neuartiger Wirkstoffe und die Optimierung bestehender Medikamente entscheidend ist.

- Beschleunigte Medikamentenentwicklung:

Die Entwicklungszeit von der Entdeckung bis zur Markteinführung eines Medikaments kann mit Quantencomputern drastisch verkürzt werden. Dies reduziert nicht nur die Kosten, sondern erhöht auch die Erfolgsquote in der klinischen Entwicklung, die derzeit bei weniger als 10 Prozent liegt.

- Screening und Design von Molekülbibliotheken:

Quantencomputer ermöglichen das parallele Screening von Hunderten Millionen Molekülen, was die Suche nach geeigneten Wirkstoffkandidaten erheblich beschleunigt und verbessert.

- Präzisionsmedizin und digitale Zwillinge:

Durch die Kombination von Quantencomputing und künstlicher Intelligenz (KI) können patientenspezifische Simulationen (digitale Zwillinge) erstellt werden, die das Ansprechen auf bestimmte Therapien vorhersagen und so die Entwicklung personalisierter Medizin fördern.

- Abschaffung von Tierversuchen:

Fortschrittliche In-silico-Simulationen auf Quantencomputern könnten Tierversuche in vielen Bereichen ersetzen, indem sie biologische Systeme und deren Reaktionen auf Medikamente virtuell nachbilden.

- Wiederverwendung von Arzneimitteln:

Bestehende Medikamente können schneller auf neue Indikationen überprüft werden, da Quantencomputer Wechselwirkungen und Effekte effizient simulieren können.

Herausforderungen und Ausblick:

Die Technologie steckt noch in der Entwicklungsphase. Für eine breite industrielle Nutzung müssen noch technologische Hürden überwunden und neue Kompetenzen aufgebaut werden. Dennoch arbeiten bereits heute pharmazeutische Unternehmen und Forschungseinrichtungen daran, konkrete Anwendungsfelder zu identifizieren und erste Lösungen zu entwickeln.

Fazit:

Quantencomputer gelten als Schlüsseltechnologie für die nächste Generation biopharmazeutischer Lösungen. Sie versprechen eine Revolution in der Medikamentenentwicklung, von der präziseren Wirkstoffforschung über schnellere Zulassungsprozesse bis hin zur personalisierten Medizin.
Quantencomputer ermöglichen präzisere Vorhersagen von Medikamenten-Wechselwirkungen mit Zielorganen durch ihre einzigartige Fähigkeit, quantenmechanische Prozesse auf subatomarer Ebene zu simulieren. Diese Technologie adressiert zentrale Herausforderungen der traditionellen Wirkstoffentwicklung:

1. Präzise Berechnung molekularer Wechselwirkungen

Quantencomputer modellieren die Elektronenstruktur von Molekülen exakter als klassische Systeme. Dies ist entscheidend, um die Bindungsenergie zwischen Wirkstoff und Zielmolekül (z. B. Enzymen oder Rezeptoren) zu bestimmen.

Beispiel: Bei Metall-haltigen Verbindungen (wie Antitumormitteln) scheitern klassische Rechner an der exakten Beschreibung von Elektronenverteilungen. Quantenalgorithmen überwinden diese Barrieren.

2. Skalierbarkeit für komplexe Systeme

Exponentieller Geschwindigkeitsvorteil: Während klassische Rechner bei großen Molekülen an Rechengrenzen stoßen, lösen Quantencomputer diese Probleme effizient – selbst für Moleküle mit Hunderten von Elektronen.

Screening großer Molekülbibliotheken: Parallelberechnungen ermöglichen das Testen von Millionen potenzieller Wirkstoffe in kurzer Zeit, um optimale Kandidaten zu identifizieren.

3. Kombination mit KI für prädiktive Modelle

Hybridsysteme aus Quantencomputing und künstlicher Intelligenz (KI) verbessern die Vorhersagegenauigkeit: Ladungsverteilung und Van-der-Waals-Kräfte: Quantencomputer berechnen physikalisch-chemische Eigenschaften präzise, während KI diese Daten nutzt, um Wirkstoffkandidaten vorzuschlagen. Digitale Zwillinge: Patientenspezifische Simulationen prognostizieren individuelle Therapieeffekte und reduzieren Risiken unerwünschter Nebenwirkungen.

4. Praktische Anwendungsbeispiele

Machbarkeitsstudien: Forscher von Gero simulierten 2023 Ladungsverteilungen in Zielmolekülen und generierten über 2.300 Wirkstoffvorschläge mittels KI. Reduktion von Tierversuchen: In-silico-Modelle ersetzen zunehmend biologische Tests, indem sie Organreaktionen virtuell nachbilden.