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Superrechner hilft bei Wirkstoff-Suche gegen Coronavirus

21.05.2020 - Mehr als 30 Milliarden einzelne Berechnungen für den Kampf gegen das Coronavirus - ein Mainzer Superrechner hat zig Substanzen daraufhin geprüft, ob sie gegen den Erreger helfen können.

  • Der Mainzer Hochleistungsrechner Mogon II. Foto: Stefan F. Sämmer/JGU/dpa/Archivbild © dpa - Deutsche Presse-Agentur

    Der Mainzer Hochleistungsrechner Mogon II. Foto: Stefan F. Sämmer/JGU/dpa/Archivbild © dpa - Deutsche Presse-Agentur GmbH

Auf der Suche nach einem Wirkstoff gegen das neue Coronavirus kommt auch ein Hochleistungsrechner an der Mainzer Johannes Gutenberg-Universität (JGU) zum Einsatz. Der Superrechner namens Mogon II führte von Mitte Januar bis Mitte März aufwendige Berechnungen durch und durchforstete grob gesagt eine Datenbank unter anderem mit bereits für andere Krankheiten zugelassenen Medikamenten und Naturstoffen, wie Thomas Efferth vom Institut für Pharmazeutische und Biomedizinische Wissenschaften an der JGU erklärte. Einen Bericht über die Arbeit veröffentlichte zuletzt auch die Weltgesundheitsorganisation (WHO) auf ihrer Webseite.

Simuliert wurde, ob oder wie gut sich rund 42 000 Substanzen an bestimmte Proteine des Erregers Sars-CoV-2 binden. Mit einer Bindung könnte verhindert werden, dass das Virus in den menschlichen Körper eindringt und sich vermehrt. Es gehe darum, das Schlüssel-Schlüsselloch-Prinzip zwischen Virus und menschlicher Zelle zu unterbinden, sagte Efferth. Ein Augenmerk lag auf den sogenannten Spike-Proteinen, die aus der Oberfläche des Coronavirus herausragen. Es gehe verkürzt darum, dort eine Art «Störenfried» draufzusetzen, damit eine Bindung des Spike-Proteins mit der menschlichen Zelle nicht mehr funktioniere, erklärte der Molekularbiologe.

«Dieses als molekulares Docking bezeichnete und seit Jahren anerkannte Verfahren von Computersimulationen ist wesentlich schneller und kostengünstiger als Laborexperimente», sagte Efferth. In den vergangenen Jahren erledigte der von der JGU und dem Helmholtz-Institut Mainz betriebene Mogon II schon Simulationen mit möglichen Wirkstoffen gegen Krebs, virtuelles Drugscreening genannt. «Die gesamte Methodik stand bei uns ohnehin schon», sagte Efferth. Nun wurde das auf Covid-19 umgemünzt. Binnen zwei Monaten führte Mogon II mehr als 30 Milliarden Berechnungen durch.

Der Rechner zählt nach Angaben der Gauß-Allianz zu den leistungsstärksten universitären Exemplaren in Deutschland für die wissenschaftliche Forschung. Die Allianz kümmert sich um die Zusammenarbeit der Hochleistungsrechner in Deutschland. Schneller seien in einem vergleichbaren Uni-Umfeld nur noch Rechner in Aachen und in Berlin. Weltweit habe Mogon II zum Stand November 2019 auf Platz 171 gelegen. Die leistungsfähigsten Systeme für High-Performance-Computing (HPC) in Deutschland betreibe das Gauss Centre for Supercomputing, das drei Höchstleistungsrechenzentren in Stuttgart, Garching und Jülich vereint. Auch diese Systeme stünden für die Forschung zu Covid-19 zur Verfügung.

In Mainz wurde mit Mogon II beispielsweise berechnet, wo genau Bindungen zwischen Virus und Zelle erfolgen können und wie groß die Bindekraft eines möglichen Wirkstoffs ist, wie groß also die hemmende Wirkung sein kann. Unter den von den Wissenschaftlern am Ende für am geeignetsten eingestuften zehn Substanzen waren vier schon zugelassene Medikamente gegen Hepatitis C: Simeprevir, Paritaprevir, Grazoprevir und Velpatasvir. Das lasse sich damit erklären, dass sich der Hepatitis-C- und der Covid-19-Erreger in der Struktur ähnelten, sagte Efferth.

Als hemmend gegen das neue Coronavirus entpuppte sich den JGU-Wissenschaftlern zufolge auch ein Naturstoff aus dem Japanischen Geißblatt, das wissenschaftlich Lonicera japonica heißt. Im Folgenden wollen Efferth und seine Kollegen nun Kooperationen mit Ärzten und Kliniken eingehen, um individuelle Therapieversuche machen zu können. Diese seien im Fall von Naturstoffen sowie bereits genehmigten Medikamenten ohne viel Vorlauf möglich, sagte Efferth. Wann es dazu komme, hänge letztlich davon ab, bis wann sich Patienten fänden.

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