Vergezichten op de vierkante nanometer

Amerikaanser kan het haast niet: de hard werkende, fitte topmanager die geen koffie drinkt en bijna met religieuze zendingsdrang over haar werk praat. Caroline Kovac is even in Nederland, niet alleen om met potentiële klanten voor IBM’s biomedische producten en diensten te praten, maar ook om mensen uit de beleggingswereld te informeren over de snel groeiende activiteiten van het concern op het gebied van de ‘life sciences’. Want de ontwikkelingen in de biomedische industrie bieden een nieuwe uitdaging op IT-gebied die haast geschapen lijkt voor IBM, en de investeringen die Kovac onder haar hoede heeft kunnen bepalend zijn voor de toekomst van het bedrijf. “We zien de levenswetenschappen als een van de absolute groeikernen van de informatietechnologie”, zegt Kovac. “Terwijl de rest van de economie achterbleef, is deze sector omhoog geschoten, momenteel met een groei van zo’n 25 procent per jaar. We verwachten dat de totale omzet van IT-hardware, -software en -services in de levenswetenschappen in 2004 meer dan 40 miljard dollar zal bedragen.” Begrijpelijk dus dat IBM zich manifesteert. In 1999 maakte het bedrijf bekend een nieuwe supercomputer te bouwen, de Blue Gene, specifiek voor het werk in de biomedische sector. Een jaar later kondigde het bedrijf aan om in twee jaar tijd 100 miljoen dollar te investeren. Volgens Kovac is dat bedrag in de tussentijd al bijna verdubbeld. IBM stopte het geld vooral in R&D en in joint ventures met tientallen startende bedrijven en techologiepartners. Proteomica De sterke aandacht van IBM voor de biomedische sector heeft ook te maken met de informatiedichtheid ervan. Weinig andere branches doen zo’n grote aanspraak op krachtige computers en enorme geheugenbanken, en dat zijn traditioneel de eigenschappen waarvoor IBM zich graag op de borst klopt. Sinds de afronding van het menselijk-genoom-project, waarbij de DNA-structuur in kaart werd gebracht, is de sector in een stroomversnelling geraakt. Nieuwe vakgebieden zoals de ‘proteomica’ (bestudering van de eiwitten in de cel) komen in hoog tempo opzetten. Eiwitten zijn zeer belangrijk, ze controleren vrijwel alle lichaamsprocessen en spelen dus een wezenlijke rol bij gezondheid en ziekte. Maar de studie van proteïnen vergt enorme rekenkracht. In het menselijk lichaam komen zo’n honderdduizend verschillende eiwitten voor, die stuk voor stuk kunnen bestaan uit enkele duizenden aminozuren. Al die eiwitten hebben bovendien een specifieke, driedimensionale structuur. Een afwijking in één van de eiwitten kan verantwoordelijk zijn voor ziekte, maar het achterhalen van de juiste samenstelling en structuur is een duizelingwekkende opgave. Een logisch gevolg is dat de biomedische sector en de IT inmiddels zeer dicht tegen elkaar aanliggen. “Er is sprake van een convergentie van de levenswetenschappen en IT”, aldus Kovac. “De levenswetenschappen zijn mede dankzij de convergentie met de IT in staat om toegevoegde waarde te realiseren.” Met andere woorden: hoe meer flops (instructies per seconde), hoe meer biomedische kennis. Naast genetica en proteomica omvat het terrein van de levenswetenschappen nog andere vakgebieden, zoals farmaceutisch onderzoek. Het betekent dat Kovac, als hoogstverantwoordelijke voor de life sciences bij IBM, de beschikbare investeringen moet verdelen over de meest kanshebbende sectoren. Als belangrijkste speerpunten noemt ze de productie van hardware en middleware, en de ondersteuning van klinisch onderzoek. Een veelbelovende activiteit die volgens Kovac de laatste tijd in opkomst is, is daarnaast de productie van ‘gepersonaliseerde medicijnen’. Kovac: “Het leveren van rekenkracht staat voorop. Traditioneel was de natuurkunde de academische sector die de grootste capaciteit vroeg van de informatietechnologie, maar sinds ongeveer twee jaar is die positie overgenomen door de levenswetenschappen. Naast supercomputers gaat het ook om alternatieven zoals Linux-clusters. De snelste commerciële computer in de wereld, voor zover wij weten, staat op dit moment bij het Amerikaanse bedrijf NuTec. Hij wordt gebruikt voor het analyseren van gegevens uit kankeronderzoek. Ik vind dat opmerkelijk: de snelste supercomputer is niet te vinden in een sector zoals de financiële industrie, maar in de levenswetenschappen!” Het was overigens wèl de financiële industrie waar IBM de afgelopen decennia een sterke positie had als softwareleverancier – een belangrijke kurk waar het concern ook in moeilijke tijden op is blijven drijven. Daarom is het niet vreemd dat software ook nu een belangrijk speerpunt is. Kovac: “Er is in de levenswetenschappen een unieke situatie ontstaan. Dankzij de studies op het gebied van genetica en proteomica hebben de farmaceutische bedrijven de beschikking over een enorme hoeveelheid gegevens. Het is net alsof een bom met data is ontploft. De kunst voor de bedrijven is om daarin mogelijkheden voor nieuwe medicijnen te ontdekken. Maar het probleem is niet alleen dat het om enorme hoeveelheden data gaat, maar ook dat ze afkomstig zijn uit de meest uiteenlopende bronnen: relationele databases, scans, teksten, chemische databases en noem maar op. De data zijn afkomstig van bedrijven, universiteiten en andere onderzoeksinstellingen. Daarnaast zijn er ook sterk uiteenlopende applicaties in gebruik voor de verwerking van de resultaten. De rol die IBM wil spelen is het aanbieden van een architectuur waarmee al die gegevens kunnen worden geanalyseerd en vergeleken. Immers, om succesvolle nieuwe geneesmiddelen te ontdekken is het nodig om wegwijs te worden in dit woud van onderzoekswerk. Als er één barrière is voor innovatie in de levenswetenschappen dan is het dat de ideeën van verschillende wetenschappers moeilijk bij elkaar te brengen zijn.” IBM heeft veel geïnvesteerd in DiscoveryLink, een middleware-product dat bedoeld is om de verschillende data onder één noemer te brengen. Millenniumbom De automatisering in de farmaceutica is sterk in beroering. Kovac spreek van een soort ‘millenniumbom’ waarmee ziekenhuizen worden geconfronteerd als gevolg van een regeling van de FDA, de Amerikaanse medicijnenautoriteit. Onderzoekers moeten de resultaten van klinische tests van nieuwe medicijnen in de toekomst elektronisch aanleveren. “Geloof het of niet, dat gebeurt vandaag de dag meestal met pen en papier.” Het zal grote gevolgen hebben voor de IT in het ziekenhuis, denkt ze. Maar wat misschien nog belangrijker is, is dat daarmee de komst mogelijk wordt gemaakt van ‘gepersonaliseerde geneeskunde’, een ontwikkeling waar IBM hoge verwachtingen van heeft. Ook hier profiteert de geneeskunde sterk van de ontwikkelingen in de IT. “Met genetisch onderzoek zijn we niet alleen in staat om medicijnen sneller te ontwikkelen, maar ook om te begrijpen waarom een bepaald medicijn goed werkt bij bepaalde patiënten, en minder goed bij andere. Daardoor kunnen we de behandeling van de patiënten sterk verbeteren.” Maar ‘gepersonaliseerde medicijnen’ – of ‘pillen op maat’ – begint al flink te lijken op de hype uit, pakweg, het begin van de dotcom-jaren. Ook toen werden er prachtige vergezichten voorgeschoteld. Is het, gezien de prille staat waarin de genetica zich bevind, wel verstandig om zulke verwachtingen te creëren? Kovac bestrijdt dat ze te hoge verwachtingen schept. “Dit zijn ontwikkelingen die vandaag al worden toegepast. De meeste medicijnen zijn, in het gunstigste geval, effectief bij niet meer dan 60 tot 70 procent van de mensen voor wie ze zijn voorgeschreven. Bij de andere mensen werken ze niet! En niemand weet bij wie ze wel en bij wie ze niet werken. Met behulp van genetische informatie kunnen we daar achterkomen. Neem bijvoorbeeld het medicijn Herceptin, tegen borstkanker. Het middel werkt goed bij vrouwen die een bepaalde genetische receptor hebben – maar bij vrouwen zonder zo’n receptor doet het medicijn niets. Bij borstkanker is het, vanzelfsprekend, van het allergrootste belang om zo snel mogelijk het juiste medicijn toe te passen. Dat kan als je de juiste genetische informatie hebt. Als we het hebben over ‘pillen op maat’, dan betekent dat niet dat de dokter een paar cellen van je wang schraapt en daarna een pil voor je maakt. Dat ligt nog ver in de toekomst. Maar het huidige, statistische onderzoek heeft een grote belofte. Soms gaat het om de genetische gegevens van miljoenen patiënten. Het is met andere woorden een enorme IT-uitdaging.” Mogelijkheden Ongetwijfeld wil IBM een zo groot mogelijk deel van de markt van 40 miljard, die het bedrijf over twee jaar voorziet, voor zich opeisen. Maar mochten er toch nog wat snippers voor anderen overblijven – je weet maar nooit – waar zullen dan de mogelijkheden liggen voor starters of bestaande IT-leveranciers? Kovac: “Er is een groot gebied dat IBM zal laten liggen, namelijk de applicaties. In de enorme stroom biologische gegevens moeten de basisprincipes worden blootgelegd van de werking van het leven. Tot nu toe is wat de wetenschap doet niet veel meer dan datamining. We moeten een stap verder gaan en modellen ontwikkelen die voorspellingen kunnen doen van het gedrag van eiwitten en andere bouwstenen. En daarna moeten we dat gedrag simuleren. Een vliegtuig wordt tegenwoordig helemaal in de computer ontworpen. Voordat de Boeing 777 ook maar een meter had gevlogen was precies bekend hoe het toestel zich zou gaan gedragen. De menselijke machine is natuurlijk veel ingewikkelder. Eerst moeten we de regels kennen die de natuur gebruikt, pas daarna kunnen we simulaties doen. Daar liggen enorme kansen voor innovatieve IT- bedrijven.” Gigaflops, petaflops en Blue Gene In het menselijk lichaam zijn minstens driehonderdduizend, misschien zelfs een miljoen, verschillende eiwitten actief, die bij vrijwel alle lichaamsprocessen een rol spelen. Tot nu toe zijn er niet meer dan vijfduizend stuks ‘ontraadseld’. Proteïnen bestaan uit een lineaire keten van enkele honderden tot enkele duizenden aminozuren, die een typische driedimensionale vorm aannemen. De vorm is mede bepalend voor de werking van het eiwit. Om de zaak verder te compliceren gaan de eiwitten onderling nog interacties aan, die ook bepalend zijn voor hun biomedische effecten. Geen wonder dat de studie van de eiwitten en hun werking de ‘grand challenge’ genoemd wordt. Sterke computers zijn onontbeerlijk. Blijkbaar zag IBM er een prestigeproject in, want in navolging van Deep Blue (de schaakcomputer die het tegen Kasparov opnam) heeft het bedrijf Blue Gene aangekondigd, een supercomputer die de wereld moet verbluffen met een staaltje brute rekenkracht. Het verschil is dat Blue Gene duizend keer sterker is dan Deep Blue. Hier volgen de getallen: • Meer dan een miljoen processors. • Elke processor in staat tot een miljard instructies per seconde (1 gigaflop). • Bij elkaar ruim 1 petaflop (tien tot de vijftiende of een miljoen miljard instructies per seconde). • Het geheel vormt een machine met afmetingen van 13 bij 13 meter, en 2 meter hoog. Daarmee zijn we weer terug bij het begin van het computertijdperk, toen één computer een gebouw in beslag nam.