NEC und Partner erhalten NEDO-Förderung für Quanten-Projekt zur Krebsimmuntherapie
Ein gemeinsames Projekt von NEC, Taiho Pharmaceutical, der Japanese Foundation for Cancer Research, AIST und der Waseda University ist für ein Demonstrationsprogramm der NEDO ausgewählt worden. Es soll Quantencomputing und KI einsetzen, um Neoantigen-Kandidaten für die Krebsimmuntherapie zu entwerfen.
- NEC, Taiho Pharmaceutical, JFCR, AIST und die Waseda University wurden für ein Demonstrationsprogramm der NEDO ausgewählt.
- Das Projekt läuft von September 2026 bis März 2029.
- KI bewertet Immunantworten auf Neoantigen-Kandidaten, Quantencomputing entwirft die flankierenden Aminosäuresequenzen.
- Immunologische Experimente validieren die Entwürfe und fließen in die Rechenmodelle zurück.
- Genutzt wird die vom G-QuAT des AIST entwickelte Infrastruktur ABCI-Q.
Was ausgewählt wurde
Nach Angaben von NEC trägt das Projekt den Titel "Development and Demonstration of a Computational and Evaluation Platform for Next-Generation Cancer Immunotherapy Using Quantum Computing Technology". Es wurde für die Large-Scale Demonstration for Use Case Creation im Rahmen des Research and Development Project of the Enhanced Infrastructures for Post-5G Information and Communication Systems ausgewählt, das von Japans New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO) verwaltet wird.
Die fünf Beteiligten sind NEC Corporation, Taiho Pharmaceutical Co., Ltd., die Japanese Foundation for Cancer Research (JFCR), das National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) und die Waseda University. Sie wollen ihr Fachwissen in den Bereichen Quantencomputing, künstliche Intelligenz, Wirkstoffforschung und Immunologie bündeln. Ziel ist eine Berechnungs- und Evaluierungsplattform, die das optimale Design und die immunologische Validierung von Neoantigen-Kandidaten ermöglicht. Diese gelten als vielversprechende Zielstrukturen für die Krebsimmuntherapie.
Das wissenschaftliche Problem
Die Krebsimmuntherapie nutzt das körpereigene Immunsystem, um Krebszellen zu beseitigen. NEC weist darauf hin, dass Immun-Checkpoint-Inhibitoren zu den am häufigsten eingesetzten Ansätzen zählen, dass aber nicht alle Patientinnen und Patienten ausreichend davon profitieren. Daraus sei ein Bedarf an neuen Behandlungsformen entstanden.
Ein Kandidat ist die Therapie gegen Neoantigene. Das sind Antigene, die durch krebsspezifische Mutationen entstehen und in normalem Gewebe nicht vorkommen. Sie werden von Molekülen des Haupthistokompatibilitätskomplexes (MHC) auf der Zelloberfläche präsentiert und können antigenspezifische Immunantworten auslösen. Laut NEC sollen CD4-positive T-Zell-Antworten, die über MHC-Klasse-II-Moleküle ausgelöst werden, eine zentrale Rolle bei der Aktivierung anderer Immunzellen und der Aufrechterhaltung von Immunantworten spielen.
Die Schwierigkeit besteht nach Angaben des Unternehmens darin, dass die biologischen Faktoren, die MHC-Klasse-II-vermittelte Antworten steuern, äußerst komplex und noch wenig verstanden sind. Dazu zählen Merkmale der Aminosäuresequenz, die Bindung an MHC Klasse II und die Präsentation auf der Zelloberfläche. Es gebe bislang keine systematischen Methoden, um Neoantigen-Sequenzen so zu entwerfen und zu optimieren, dass sie unter Berücksichtigung dieser Faktoren CD4-positive T-Zell-Antworten auslösen. Die Zahl möglicher Kombinationen von Aminosäuresequenzen sei enorm.
Wie das Projekt ablaufen soll
Das Projekt soll von September 2026 bis März 2029 laufen. Es versteht sich als Anwendungsfall aus der Wirkstoffforschung für Quantencomputing und KI. Der Plan umfasst mehrere Schritte:
- KI soll Immunantworten auf Neoantigen-Kandidaten vorhersagen und bewerten.
- Quantencomputing soll beim Entwurf der Aminosäuresequenzen eingesetzt werden, die den Kernbereich des Neoantigens flankieren.
- Die Forschenden prüfen, ob sich mit diesen Methoden aus einer riesigen Zahl von Kombinationen vielfältige und vielversprechende Sequenzkandidaten gewinnen lassen.
- Die Immunantwort auf die optimierten Sequenzen wird anschließend in immunologischen Experimenten getestet.
Die Ergebnisse dieser Experimente fließen in die Rechenmodelle und die KI-basierten Vorhersage- und Bewertungsmethoden zurück. Ziel ist eine neue Wirkstoff-Pipeline, die Rückkopplung zwischen computergestütztem Kandidatendesign und experimenteller Validierung integriert.
Genutzt wird die Recheninfrastruktur ABCI-Q, die Quantencomputing, Hochleistungsrechnen (HPC) und KI verbindet. Sie wird vom Global Research and Development Center for Business by Quantum-AI Technology (G-QuAT) am AIST entwickelt.
Was das bedeutet
Das Projekt ist ein Forschungsvorhaben, Ergebnisse oder Leistungszahlen nennt die Quelle nicht. Es zeigt aber einen öffentlich geförderten Versuch, zu testen, ob Quantencomputing helfen kann, einen breiteren Designraum zu erkunden und vielfältige Neoantigen-Kandidaten mit gesteigerter Immunogenität zu erzeugen. Mit Blick nach vorn wollen die Beteiligten nach eigenen Angaben Forschung und Entwicklung wirkstoffbezogener Innovationen beschleunigen, und zwar mit Quantentechnologien aus Japan.
