Die Freie Universität Berlin und das DFG Forschungszentrum MATHEON haben sich die Zusammenarbeit in der Erforschung besserer Analysemethoden von menschlichen Proteinen im Blut zum Ziel gesetzt. IBM unterstützt das Forschungsprojekt durch die Bereitstellung der nötigen Bladetechnologie. Jetzt sind erste Erfolge in der Krebsforschung zu verzeichnen. Muster von Krebstypen wie Blasenkrebs, Nierenkrebs und Schilddrüsenkrebs sind entdeckt worden.
Die Freie Universität Berlin ist eine der größten deutschen Universitäten und gehört mit der Prämierung ihres Zukunftskonzepts "International Network University" zu den Eliteuniversitäten. Außerdem ist sie eine bedeutende Forschungseinrichtung in vielen wissenschaftlichen Gebieten.
Seit einiger Zeit arbeitet eine interdisziplinäre Arbeitsgruppe der Freien Universität Berlin mit den Mathematikern des DFG Forschungszentrums MATHEON im Bereich der Krebsforschung zusammen. Unterstützt wird das Vorhaben durch Bladetechnologie aus dem IBM Forschungszentrum in Böblingen. Ziel des Forschungsvorhabens ist,durch bessere Analysemethoden von menschlichen Proteinen im Blut einen Schlüssel zur frühen Krankheitserkennung zum Beispiel von Krebs erkennen zu können. Da die Mixtur der Proteine im menschlichen Körper relativ komplex ist möchten die Forscher der Freien Universität ein standardisiertes Muster erforschen, das jede Krankheit im Blut erzeugt. Geschehen soll dies durch statistische Algorithmen. Um allerdings die vielen Datenmengen verwalten und analysieren zu können benötigten die Berliner Forscher eine signifikante Verbesserung ihrer Computingleistung und neue Methoden der Visualisierung.
Im Rahmen eines international ausgeschriebenen IBM Forschungspreises hat die Freie Universität Berlin mit ihrem Forschungsvorhaben gewinnen können und Bladetechnologie im Wert von 50.000 Euro durch die IBM Shared University Research erhalten. Mit den IBM QS Blades ist eine leistungsfähige Prozessortechnologie im Einsatz, durch die unter anderem 12.000 Patientendaten in Echtzeit analysiert werden können.
"Während unseres Forschungsvorhabens konnten wir derweil schon neue Muster für bestimmte Krebstypen, wie Blasenkrebs, Nierenkrebs und Schilddrüsenkrebs entdecken. Das ist ein großer Schritt in der Krebsforschung und -therapie. Eine frühere Erkennung der Krankheit kann eine weniger aggressive Behandlung als bisher nach sich ziehen. Somit wird dann auch die Lebensqualität des Patienten nicht in dem Maße beeinträchtigt, wie es ansonsten der Fall wäre. Desweiten können wir durch die frühe Erkennung auch die Überlebensrate steigern", so Dr. Tim Conrad, Leiter der Arbeitsgruppe Computational Proteomics an der Freien Universität Berlin.
Untersucht werden die Blutproben durch ein so genanntes TOF (Time of flight) Massenspektrometer, eine Maschine, die Körperflüssigkeiten, wie z.B. Blut mit Hilfe eines Lasers verdampfen lässt und aus den Flugzeiten der daraus resultierenden Teilchen die Masse und Anzahl der im Blut vorhandenen Moleküle misst. Der IBM Cell Chip und der von der Freien Universität entwickelte Algorithmus ersetzen dabei die in diesem Bereich normalerweise eingesetzten Standard PCs und beschleunigen die Analyse. dadurch um ein Vielfaches.
Von dieser bis zu 250 Mal schnelleren Datenanalyse profitieren mittlerweile auch Mediziner und Kliniken. Diese erhalten Blutergebnisse und medizinische Diagnosen viel schneller und können gleichzeitig die Bandbreite an Blutuntersuchungen ausbauen.
Die Freie Universität Berlin ist eine der größten deutschen Universitäten und gehört mit der Prämierung ihres Zukunftskonzepts "International Network University" zu den Eliteuniversitäten. Außerdem ist sie eine bedeutende Forschungseinrichtung in vielen wissenschaftlichen Gebieten.
Seit einiger Zeit arbeitet eine interdisziplinäre Arbeitsgruppe der Freien Universität Berlin mit den Mathematikern des DFG Forschungszentrums MATHEON im Bereich der Krebsforschung zusammen. Unterstützt wird das Vorhaben durch Bladetechnologie aus dem IBM Forschungszentrum in Böblingen. Ziel des Forschungsvorhabens ist,durch bessere Analysemethoden von menschlichen Proteinen im Blut einen Schlüssel zur frühen Krankheitserkennung zum Beispiel von Krebs erkennen zu können. Da die Mixtur der Proteine im menschlichen Körper relativ komplex ist möchten die Forscher der Freien Universität ein standardisiertes Muster erforschen, das jede Krankheit im Blut erzeugt. Geschehen soll dies durch statistische Algorithmen. Um allerdings die vielen Datenmengen verwalten und analysieren zu können benötigten die Berliner Forscher eine signifikante Verbesserung ihrer Computingleistung und neue Methoden der Visualisierung.
Im Rahmen eines international ausgeschriebenen IBM Forschungspreises hat die Freie Universität Berlin mit ihrem Forschungsvorhaben gewinnen können und Bladetechnologie im Wert von 50.000 Euro durch die IBM Shared University Research erhalten. Mit den IBM QS Blades ist eine leistungsfähige Prozessortechnologie im Einsatz, durch die unter anderem 12.000 Patientendaten in Echtzeit analysiert werden können.
"Während unseres Forschungsvorhabens konnten wir derweil schon neue Muster für bestimmte Krebstypen, wie Blasenkrebs, Nierenkrebs und Schilddrüsenkrebs entdecken. Das ist ein großer Schritt in der Krebsforschung und -therapie. Eine frühere Erkennung der Krankheit kann eine weniger aggressive Behandlung als bisher nach sich ziehen. Somit wird dann auch die Lebensqualität des Patienten nicht in dem Maße beeinträchtigt, wie es ansonsten der Fall wäre. Desweiten können wir durch die frühe Erkennung auch die Überlebensrate steigern", so Dr. Tim Conrad, Leiter der Arbeitsgruppe Computational Proteomics an der Freien Universität Berlin.
Untersucht werden die Blutproben durch ein so genanntes TOF (Time of flight) Massenspektrometer, eine Maschine, die Körperflüssigkeiten, wie z.B. Blut mit Hilfe eines Lasers verdampfen lässt und aus den Flugzeiten der daraus resultierenden Teilchen die Masse und Anzahl der im Blut vorhandenen Moleküle misst. Der IBM Cell Chip und der von der Freien Universität entwickelte Algorithmus ersetzen dabei die in diesem Bereich normalerweise eingesetzten Standard PCs und beschleunigen die Analyse. dadurch um ein Vielfaches.
Von dieser bis zu 250 Mal schnelleren Datenanalyse profitieren mittlerweile auch Mediziner und Kliniken. Diese erhalten Blutergebnisse und medizinische Diagnosen viel schneller und können gleichzeitig die Bandbreite an Blutuntersuchungen ausbauen.
