Bioscience Technology
- Martin Döhring
- 9. Sept.
- 1 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 12. Sept.
🚀 Die Zukunft der Krebsbekämpfung beginnt jetzt!
Was passiert, wenn modernste Immunforschung, Künstliche Intelligenz und
Quanten-Computing aufeinandertreffen?➡️ Eine Revolution in der Onkologie.
Wir entwickeln intelligente Therapien, die das körpereigene Immunsystem gegen Tumorzellen scharfstellen – präziser, schneller und wirksamer als je zuvor. KI-Modelle analysieren Milliarden molekularer Muster.
Quanten-Algorithmen durchbrechen die Grenzen klassischer Rechenpower. Das Ergebnis: neue Wirkstoffklassen und Immunstrategien, die Krebs dort treffen, wo er am verwundbarsten ist.
💡 Von der Vision zur Heilung: Wir programmieren das Immunsystem neu.🌐 Werde Teil der Revolution – weil Krebs keine Zukunft haben darf.
... in der onkologischen Wirkstoffforschung können Quantencomputer (QC) helfen, weil viele Probleme (z. B. Molekülinteraktionen, Proteinfaltung, Optimierung) für klassische Rechner extrem komplex sind. Ich gebe dir eine Übersicht über die wichtigsten Algorithmen und deren Nutzen:
1. Simulation von Molekülen & Proteinstrukturen
Variational Quantum Eigensolver (VQE)
Zweck: Berechnet Grundzustände und Energien von Molekülen.
Nutzen in der Onkologie: Exakte Vorhersage von Bindungsenergien zwischen Wirkstoffen und onkogenen Proteinen (z. B. Mutanten von p53 oder BRCA1/2).
Kombination: Mit hybriden Quanten-KI-Methoden zur Bewertung von Molekülbibliotheken.
Quantum Phase Estimation (QPE)
Zweck: Sehr präzise Bestimmung von Energieeigenwerten.
Nutzen: Hochgenaue Simulation kleiner, aber kritischer Wirkstoffmoleküle (z. B. DNA-Interkalatoren, Kinase-Inhibitoren).
Limitierung: Benötigt viele Qubits, daher Zukunftstechnologie (Fehler-korrigierte Quantencomputer).
2. Wirkstoff-Screening & Docking
Quantum Machine Learning (QML)
Varianten: Quantum Support Vector Machines (QSVM), Quantum Neural Networks (QNN), Quantum…