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01.02.2019

04:08

Digitalisierung und Gesundheit

Die Medizin der Zukunft – Wie uns KI vor Krebs und Herzinfarkt schützt

Von: Siegfried Hofmann, Maike Telgheder, Britta Weddeling

Die Medizin erlebt durch KI und die Digitalisierung eine Revolution, die mit der Entdeckung des Penicillins vergleichbar ist. Was das für Patienten bedeutet.

Big Data und selbstlernende Software verändern gerade die Gesundheitsbranche. Credit: Foreal#weareforeal

Medizin der Zukunft (Illustration)

Big Data und selbstlernende Software verändern gerade die Gesundheitsbranche.

Credit: Foreal

#weareforeal

Frankfurt, San FranciscoIst Michael Snyder ein Freak? Oder verkörpert er den medizinischen Fortschritt? Der Professor für genetische und personalisierte Medizin an der kalifornischen Universität Stanford trägt Tag für Tag mindestens sieben verschiedene „Wearables“ am Körper: Messgeräte, die pausenlos seine wichtigsten Körperfunktionen überprüfen, Puls, Hauttemperatur, Bewegungsintensität, Schlafzeiten.

Bis zu drei Smartwatches schlingen sich um seine Handgelenke. „Und ich trage noch eine Menge Geräte, die man nicht sieht“, sagt der schlanke Mittsechziger mit der markanten Glatze. Um dann einzuräumen: Ja, er sei in dieser Hinsicht „vielleicht ein bisschen ungewöhnlich“.

Immerhin: Seine Wearables gaben Snyder vor einem Jahr den Hinweis darauf, dass er krank sei, bevor er sich selbst so fühlte. Die Ärzte diagnostizierten die Zeckenbiss-Entzündung Borreliose. Snyder erhielt eine Therapie, bevor eine gefährliche Gehirnhautentzündung eintreten konnte.

Nach Ansicht von Snyder wird der Patient zunehmend zur Summe der Daten, die über ihn erhoben werden. „Bei den meisten Informationen wissen wir nicht, welchen klinischen Effekt sie haben“, sagt Snyder. „Wir wissen nicht, was die meisten Gene im Körper tun. Wir fangen gerade erst an, das alles zu verstehen. Aber immerhin haben wir durch neue Technologien wie KI nun die Möglichkeit, sehr viel mehr Informationen zu generieren.“

Über die Daten zur Gesundheit: Was die Medizin gerade erlebt, ist die vielleicht größte Revolution seit der Entdeckung des Penicillins vor 90 Jahren.

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Anders als damals geht es nicht um die Entdeckung eines einzelnen, bahnbrechenden Medikaments. Es geht um die Übertragung von zwei Schlüsseltechnologien aus der Informationstechnologie auf die Medizin: Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data.

Die immer größere Leistungsfähigkeit von Computerchips kombiniert mit der problemlosen drahtlosen Übertragung von Daten erlaubt es, zu geringen Kosten nie gekannte Mengen an Gesundheitsinformationen anzuhäufen. KI-Systeme können diese Datenmengen dann nach Auffälligkeiten und Korrelationen durchsuchen. Die Treffsicherheit solcher selbstlernenden Systeme steigt dabei mit jedem Analysevorgang.

Drei Bereiche der Medizinrevolution

Drei Schauplätze der Medizin sind es vor allem, die sich durch Datenmassen gepaart mit Künstlicher Intelligenz grundlegend verändern dürften.

  1. Da ist zum einen das Monitoring, wie Snyder es mit seinen Wearables betreibt. Signifikante Abweichungen bei wesentlichen Körperdaten werden künftig automatisch durchanalysiert: Ist der erhöhte Puls eine normale Folge der gerade erklommenen Treppe? Oder weist er in Kombination mit anderen Daten und der Vorgeschichte des Patienten auf eine Herz-Kreislauf-Erkrankung hin? So können Krankheiten in ihrem Frühstadium erkannt und entsprechend effektiv behandelt werden.
  2. Da ist zweitens die Diagnostik. Wo es heute nahezu ausschließlich vom Wissen und der Analysefähigkeit des Arztes abhängt, ob zum Beispiel die Krebsmetastase auf dem Röntgenbild auch als solche erkannt wird, unterstützen den Arzt künftig künstlich intelligente Systeme, die mit jedem analysierten Röntgenbild ein wenig klüger werden. Die Fehlerwahrscheinlichkeit bei der Diagnose sinkt, die Genauigkeit bei der anschließenden Behandlung steigt.
  3. Und drittens schließlich haben Big Data und Künstliche Intelligenz das Potenzial, die Suche nach neuen Arzneimitteln und anderen Behandlungsmethoden deutlich effizienter zu machen. Heute müssen unzählige Molekülkombinationen zunächst in der Petrischale, dann im Tierversuch und schließlich in klinischen Studien auf ihre Wirksamkeit durchgetestet werden, bis am Ende vielleicht ein neues Medikament steht. Ein milliardenteures Roulettespiel, bei dem sich die Gewinnchancen deutlich erhöhen lassen durch computergestützte Prognoseverfahren, die wiederum auf eine nie da gewesene Fülle von Forschungsdaten zugreifen.

Wie bei jeder Innovation im Gesundheitssystem geht es um die Hoffnungen der Menschen auf ein längeres und gesünderes Leben. Um die Urangst, dass man selbst oder ein naher Angehöriger vorzeitig durch Krebs, Herzinfarkt, Schlaganfall oder eine andere heimtückische Krankheit aus dem Leben gerissen werden könnte.

Zugleich steht jeder durch neue Verfahren verhinderte oder hinausgezögerte Todesfall für ein Milliardengeschäft. Das US-Marktforschungs- und Beratungsunternehmen Frost & Sullivan prognostiziert, dass sich der Markt für KI-Systeme in der Gesundheitsversorgung bis 2022 auf sechs Milliarden Dollar verachtfachen wird.

Severin Schwan, Chef des Schweizer Pharmakonzerns Roche, ist sich sicher: „Wenn es uns gelingt, diese Daten gut zu nutzen, wird die Medizin einen großen Sprung nach vorn machen.“ Nach Ansicht von Microsoft-Chef Satya Nadella ist das Gesundheitswesen die vielleicht „dringlichste Anwendung für KI“. Nicht nur Pharmakonzerne wie Roche und IT-Unternehmen wie Microsoft mischen in diesem Zukunftsmarkt mit, sondern auch eine ganze Reihe von deutschen Start-ups.

Vor 19 Jahren wurde die erstmalige Entschlüsselung des menschlichen Genoms als Durchbruch gefeiert. Doch erst zusammen mit den neuen elektronischen Analyseverfahren wird daraus jene Revolution, die jetzt in der Medizin losbricht. Der Mensch wird zum Lieferanten riesiger Mengen von Datenpunkten, mit denen Volkskrankheiten wie Krebs oder Diabetes endlich besser bekämpft werden sollen.

Die Verheißungen der neuen Technologien sind groß. Das Potenzial für schmerzliche Enttäuschungen ist es ebenfalls. Ja, Daten können uns tatsächlich gesünder machen. Aber wo endet die berechtigte Hoffnung, wo beginnt der Hype?

Das Handelsblatt beschreibt auf den folgenden Seiten die Datenrevolution in der Medizin. Eine Anamnese an drei Schauplätzen.

1. Überwachung: Wenn das Smartphone die Krankheit bemerkt, bevor sie ausbricht.

Dass Professor Snyder mehr ist als ein Selbstkontrollfreak mit Neigung zur Hypochondrie, zeigt sich spätestens bei einem Blick in sein Labor auf dem Campus der Stanford University, mitten im Herzen des Silicon Valley. In seiner vielfach ausgezeichneten Forschung kombiniert der Wissenschaftler Erkenntnisse aus der Genforschung mit den täglichen Biodaten des Menschen.

„Wir suchen nach Mustern in den Daten, nach Markern, die auf Krankheiten hindeuten“, sagt Snyder und legt eine Hand auf eine Sequenziermaschine, mit der sich das menschliche Erbgut automatisch durchanalysieren lässt. „In fünf Jahren gehört es zum Alltag, dass Menschen ihre Gene untersuchen lassen“, prognostiziert der Wissenschaftler. „In zehn Jahren werden alle Menschen Wearables tragen, um ihre Gesundheit zu überwachen.“

In Stanford erhebt er derzeit von 100 Menschen die DNA und prüft bei den Probanden alle drei Monate Blutwerte, Herzrhythmus, Bewegung, Hauttemperatur, Ernährung, Stress und weitere Faktoren, die Auskunft darüber geben, was im Innern eines Menschen vor sich geht. Die Computer in Snyders Labor zeichnen täglich etwa 250.000 Testwerte auf, die Snyders 70-köpfiges Team mithilfe von Künstlicher Intelligenz analysiert. Sie versuchen, Auffälligkeiten und Muster zu erkennen.

Das Potenzial solcher Real-World-Daten ist nach Einschätzung von Fachleuten kaum zu überschätzen. Roche-Chef Schwan verweist darauf, dass die klinischen Studien der Pharmaindustrie zwar bereits enorme Datenmengen liefern. Diese repräsentierten aber letztlich nur etwa vier Prozent aller Daten, die im Gesundheitssystem insgesamt generiert werden.

Um die Datenschätze aus der realen Welt besser zu nutzen, erwarb der Schweizer Pharmariese im vergangenen Jahr für zwei Milliarden Dollar das US-Unternehmen Flatiron, das elektronische Informationssysteme und Datenbanken für amerikanische Kliniken betreibt. Diese Daten will der Baseler Konzern künftig sowohl für seine Diagnostik‧sparte als auch in der eigenen Forschung nutzen.

Der Technologiekonzern Apple macht die neue, im September vorgestellte Produktgeneration der Apple Watch zum Gesundheitswächter. Das strategische Ziel: Apple will in der Gesundheit bald schon eine ebenso große Rolle spielen wie in der Musikbranche. Beim Einführungs-Event für die Uhr in Cupertino erklärte Ivor Benjamin, Präsident der American Heart Association: „Das Sammeln aussagekräftiger Daten über das Herz einer Person in Echtzeit verändert die Art, in der wir Medizin praktizieren.“

Was diese Prophezeiung in der Praxis bedeutet, zeigte sich in der ersten Dezemberwoche. Mit einem Softwareupdate schaltete Apple eine neue EKG-Funktion frei. Zwei Sensoren auf der Unterseite der Uhr zeichnen die elektrischen Impulse des Herzschlags auf. Die Messergebnisse laufen in einer zugehörigen App auf dem iPhone ein. Die Anwendung teilt nach etwa 30 Sekunden mit, ob sie Hinweise auf eine Herzrhythmusstörung erkennt. Die Ergebnisse der EKG-Funktionen speichert die App auf dem iPhone. Der Besitzer kann sie später via PDF mit dem Arzt teilen.

Von der weltweiten Aufmerksamkeit für die Apple-Watch profitiert auch ein kleines Unternehmen in Frankfurt am Main. Die Firma bietet eine Technologie an, die das Smartphone zum mobilen EKG macht. „Apple hat mit der neuen Funktion seiner Uhr das Thema EKG zum Konsumenten gebracht. Seitdem haben wir deutlich mehr Anfragen und Webseitenaufrufe als vorher“, sagt Felix Brand, Mitgründer und Geschäftsführer des 20-Mann-Start-ups Cardiosecur.

Wenn es uns gelingt, die Daten gut zu nutzen, wird die Medizin einen großen Sprung nach vorn machen. Severin Schwan, Vorstandschef Roche

Eine direkte Konkurrenz sieht Brand nicht in Apples Smartwatch. Das Apple-Produkt bietet sozusagen einen Einstieg in das Thema Herzüberwachung. „Wichtige Ereignisse wie einen Herzinfarkt oder komplexe Rhythmusstörungen kann die Apple-Watch nicht erkennen“, sagt Brand.

Bei einem Infarkt, immer noch Todesursache Nummer eins unter den Herzerkrankungen, verschließt sich ein Blutgefäß im Herzen. Um diese Veränderung und andere Durchblutungsprobleme erkennen zu können, braucht es laut Leitlinien der Kardiologen mindestens ein sogenanntes zwölfkanaliges EKG. Das einkanalige EKG der Apple Watch genügt diesen hohen Ansprüchen nicht. Cardiosecur bietet sogar ein mindestens 15-kanaliges EKG an und zusätzlich eine Version mit 22 Kanälen für die Profis.

Fast 1.500 Ärzte arbeiten derzeit mit der Profiversion von Cardiosecur, etwa 5.000 Patienten nutzen das Gerät privat. Im Schnitt 11,5-mal im Monat messen die Nutzer von Cardiosecur ihr Herz über vier Elektroden, die auf dem Oberkörper aufgeklebt werden. Gibt es Auffälligkeiten im Vergleich zu einem Referenzkardiogramm, gibt die App ein Signal, ob der Patient einen Arzt aufsuchen sollte.

Seit Mitte des Jahres hat die Lufthansa Cardiosecur in jedem Flugzeug an Bord. Bei Herzbeschwerden von Passagieren werden die Daten des mobilen EKGs via Satellit zu einer Auswertungsstation nach Arizona geschickt. Von dort erhält der Pilot Auskunft, ob er auf dem nächstmöglichen Flughafen landen muss, damit der Patient versorgt werden kann – oder ob ihm der Weiterflug zugemutet werden kann.

Cardiosecur-Gründer Brand hofft, dass mit einer wachsenden Popularität der Apple-Watch auch die Bereitschaft in der Bevölkerung steigt, sich ein eigenes mobiles EKG zuzulegen. Die Kombination der mobilen Überwachung mit der automatischen Auswertung und einer Onlinesprechstunde beim Kardiologen könnte helfen, viele tödliche Infarkte zu vermeiden.

2. Diagnose: Wenn Computer und Arzt gemeinsam Röntgenbilder lesen.

Über den stark vergrößerten, lila eingefärbten Zellen schweben hellgrüne Kreise im Bild. Sie markieren, wo Googles Künstliche Intelligenz in der Probe mit Krebs befallenes Gewebe gefunden hat. Bewegt Bob McDonald, Technical Program Manager beim Softwarekonzern, die kleine Glasplatte unter dem Mikroskop weiter, durchforstet die KI den nächsten Zellabschnitt.

In dem hellen Raum auf dem Konzerngelände von Google Cloud in Mountain View nimmt McDonald das Auge von dem neuartigen Mikroskop, das er konstruiert hat. Es kombiniert traditionelle Diagnoseverfahren mit KI und erweiterter Realität („augmented reality“): Ein Mediziner betrachtet die Zellen durch das Okular. Parallel schaltet sich eine Kamera hinzu, in deren Hintergrund ein neuronales Netzwerk läuft, das nach von Krebs befallenen Stellen sucht. Das Analyse-Ergebnis schiebt sich als grüner Kreis ins Sichtfeld des Arztes.

Severin Schwan im Interview: „Innovation ist nicht programmierbar“– Roche-Chef spricht über Digitalisierung der Medizin

Severin Schwan im Interview

„Innovation ist nicht programmierbar“– Roche-Chef spricht über Digitalisierung der Medizin

Der Roche-Chef erklärt, welche Chancen und Risiken Big Data in der Pharmabranche aufweist und was innovative Therapien die Patienten kosten werden.

Rund um den Globus arbeiten Wissenschaftler und Unternehmen daran, mit lernenden Computersystemen Erkrankungen schneller zu erkennen. Im klinischen Alltag nutzen zwar erst rund 15 bis 20 Prozent der Anwender solche Systeme, zeigt eine aktuelle Studie von Frost & Sullivan. Aber Mediziner setzen große Hoffnungen in die neuen Technologien.

„Ein bekannter Fehler im Alltag eines Radiologen ist, dass man nur das findet, was man sucht“, sagt Michael Forsting, Direktor der Radiologie am Universitätsklinikum Essen. Er ist davon überzeugt, dass Algorithmen die Medizin besser machen können.

Beispiel: In die Notaufnahme wird ein Motorradfahrer nach einem Sturz mit Schulterschmerzen eingeliefert. Die Ärzte entdecken auf dem CT den Schlüsselbeinbruch, aber übersehen den Tumor in der Lunge. „Ein entsprechend programmierter Computer könnte solche Fehler künftig vermeiden helfen“, sagt Forsting.

Auch in der Microsoft-Konzernzentrale in Redmond bei Seattle arbeiten Microsoft-Entwickler an neuen Anwendungen rund um die digitale Diagnostik. Geht es nach den Menschen, die hier arbeiten, wird die KI den Mediziner jedoch nur ergänzen, nicht ersetzen.

„Wenn wir Künstliche mit natürlicher Intelligenz verbinden, erhalten wir bessere Ergebnisse als mit Künstlicher Intelligenz allein“, urteilt Rico Malvar, Chef-Wissenschaftler bei Microsoft. „KI ist sehr mächtig, doch das menschliche Gehirn ist immer noch mächtiger.“

Die Idee: Dem Arzt werden lästige, repetitive Arbeiten abgenommen, damit er sich auf die wichtigen Aufgaben konzentrieren kann. „Ärzte wurden ausgebildet, um Patienten zu behandeln, nicht, um Daten in einen Rechner einzugeben“, sagt Bill Cox, Strategiedirektor in Microsofts Medizinsparte. „Wir wollen Cloud-Technologie und KI besser nutzen, damit sie mehr Patienten sehen können.“ Unter der Prämisse entwickelte Microsoft „Project EmpowerMD“, eine KI, die bei ärztlichen Gesprächen zuhört. Die Software setzt das Gehörte in ein Transkript des Gesprächs um und hebt dabei die für die Diagnose wichtigsten Worte heraus.

Mit dem Einsatz des sogenannten Cognitive Computing könnten die Gesundheitssysteme viel Geld sparen: Die Forscher von Frost & Sullivan erwarten bis 2025 weltweite Einsparungen von mehr als 150 Milliarden Dollar. Wie das gehen könnte, zeigt eine Studie der Universitäten Birmingham und Edinburgh: Danach kann man die Zahl der Biopsien, also der Entnahme einer Gewebeprobe, bei Patienten mit einer Fettleber deutlich reduzieren, wenn man zunächst eine bestimmte Magnetresonanztomografie (MRT) durchführt und die Daten computergestützt analysiert. Das britische Gesundheitssystem könnte damit 150.000 Pfund (fast 170.000 Euro) pro 1000 Patienten sparen, so die Rechnung der Forscher.

So weit ist Ingenieur Bob McDonald mit seinem Forschungsprojekt bei Google noch nicht. Sein Augmented-Reality-Mikroskop ist noch ein Pilotprojekt. Die selbstlernende Software in seinem Mikroskop muss noch sehr viel besser werden, um mit einem Arzt mithalten zu können. Einen Algorithmus auf eine bestimmte Krebsart hin zu trainieren erfordere drei bis sechs Monate. Auch müsse die Technologie noch klinische Studien durchlaufen und von den Gesundheitsbehörden geprüft werden, sagt McDonald.

Bereits jetzt zeigt das Projekt, wo sich der Technologiekonzern Google künftig positionieren will. Nach Aussage von Jeff Dean, dem KI-Chef des Unternehmens, will Google das Maschinenlernen künftig verstärkt im medizinischen Bereich einsetzen: „In den letzten Jahren haben wir gesehen, wie die Fortschritte bei Maschinenlernen und Computersehen angewendet werden können, um Algorithmen zur Entdeckung von Krebs zu verbessern.“

Für die Strategie spricht auch, dass Google vor vier Wochen bekanntgab, das Medizinteam des britischen KI-Spezialisten Deep Mind, der seit 2014 zum Imperium der Google-Muttergesellschaft Alphabet gehört, in den Google-Konzern zu integrieren, um die eigene KI-Forschung zu verbessern. Deep Mind erregte Aufsehen mit einer KI-Anwendung, die einen menschlichen Champion im chinesischen Brettspiel Alpha Go besiegte.

KI ist sehr mächtig, doch das menschliche Gehirn ist immer noch mächtiger. Rico Malvar, Forschungschef bei Microsoft

Wie beim Monitoring versuchen sich auch bei der digitalen Diagnostik deutsche Pioniere gegen die Macht der Tech-Konzerne zu behaupten. Zum Beispiel Torsten Haferlach.

Der Mediziner will mit Künstlicher Intelligenz die Diagnostik von Leukämie verbessern. Dazu lässt der Hämatologe, Spezialist für Erkrankungen des Blutbildes, in dem von ihm mitgegründeten Münchner Leukämielabor seit einigen Monaten die DNA von rund 5000 Patienten sequenzieren.

Haferlach wollte bei seinem Forschungsprojekt ursprünglich die Algorithmen von Google nutzen. Er war mehrfach in die USA gereist, hatte mit dem Google-Management in Mountain View verhandelt. Aber als klar wurde, dass Haferlach die Daten seiner Patienten nicht an die Amerikaner weitergeben wollte, brach Google die Gespräche ab.

Nun hat Haferlach seine eigene Mannschaft in München zusammengestellt: Zwölf Bioinformatiker und fünf Gaststudenten arbeiten an dem Projekt. Sie sollen eine Künstliche Intelligenz aufbauen, die Muster in den Genomdaten der Patienten erkennen und Verknüpfungen zwischen ihnen herstellen kann. So könnte eines Tages ein großer Teil der bisherigen aufwendigen Standarddiagnostik bei Leukämie durch Genomsequenzierung plus softwaregestützte Auswertung ersetzt werden.

Möglich wird diese Revolution bei der Diagnostik, weil sich zuvor bereits eine andere Revolution ereignet hat: die immer schnellere und immer billigere Analyse des menschlichen Erbguts. Während die Entschlüsselung des ersten Genoms um die Jahrtausendwende noch 15 Jahre gedauert hat und mehr als drei Milliarden Dollar kostete, dauert das Verfahren heute rund 25 Stunden und kostet je nach Lesetiefe ein paar Tausend Euro.

Mit einer neuen Gerätegeneration der Hochdurchsatzsequenzierer arbeitet sich der Marktführer Illumina schon in Richtung 1000 Dollar Kosten pro Genomanalyse vor. Illumina-CEO Francis de Souza hat sogar in Aussicht gestellt, dass man schon bald in der Ära des 100-Dollar-Genoms ankommen werde. Damit könnte die Genomsequenzierung Teil der Standarddiagnostik werden.

Das Potenzial für dieses Verfahren ist groß: Eine Pilotstudie im Children’s Hospital in Boston hat gezeigt, dass bei fast jedem zehnten Neugeborenen eine genetische Erkrankung nachgewiesen wurde, die möglicherweise behandelt werden muss. „Möglicherweise“ deshalb, weil nicht jeder Gendefekt zwangsläufig zu einer Erkrankung führt. Insgesamt wurde bei 159 Babys das Exom sequenziert, also die Gene, die Baupläne für Proteine enthalten.

Bei 15 Kindern wurden Gendefekte entdeckt, die bereits im Kindesalter zu Erkrankungen führen können. Dazu gehörten unter anderem eine Gefäßerkrankung ähnlich den Krampfadern, eine mögliche Schwerhörigkeit und eine Nierenfunktionsstörung. Zusätzlich hatten die Eltern von 85 Babys die Erlaubnis gegeben, ihre Kinder auch auf Gendefekte hin zu untersuchen, die Krankheiten im Erwachsenenalter auslösen können.

Bei drei der 85 Kinder wurden Risikogene gefunden, die bei der Entstehung von Brustkrebs und Darmkrebs eine Rolle spielen. Häufigere Vorsorgeuntersuchungen können diesen genetisch vorbelasteten Patienten helfen, die mögliche Krebserkrankung in einem frühen, behandelbaren Zustand zu entdecken.

Ganz neue Wege eröffnet die computergestützte Datenanalyse auch durch die individuelle Verzahnung zwischen Diagnostik und möglichen Therapien. Das gilt etwa für viele neurologische Krankheiten, deren Verlauf sich mit einzelnen Parametern bisher nur schwer erfassen lässt, oder auch für Autoimmunerkrankungen wie Rheuma oder Schuppenflechte. Paradebeispiel indessen ist in dieser Hinsicht die Onkologie: Denn jede Krebserkrankung ist letztlich völlig individuell. Die Krankheit resultiert aus Zellen, die aufgrund von Mutationen unkontrolliert wachsen und weiter mutieren. Die genetischen Veränderungen sind zu einem großen Teil von Patient zu Patient unterschiedlich.

Innoplexus: Ein Gründer bekämpft Krebs mit künstlicher Intelligenz

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Gunjan Bhardwaj hilft Pharmakonzernen, mehr über Krankheiten herauszufinden. Durch künstliche Intelligenz sollen sie schneller Medikamente entwickeln.

Die Fortschritte, die Big Data hier verspricht, wirken zum Teil unscheinbar, könnte sich nach Einschätzung von Fachleuten aber zu beachtlichen Effekten addieren. Die umfassende Datenanalyse, so die Erwartung, wird es zum einen erlauben, das vorhandene Arsenal an Medikamenten effizienter und zielgerichteter einzusetzen.

Um zu verdeutlichen, wie das in der Praxis abläuft, präsentiert der Schweizer Mediziner Markus Tolnay, Chef der Pathologie an der Uniklinik Basel, seinen Zuhörern Abbildungen mit Hunderten von winzigen grauen und dunkelbraunen Flecken. Die Bilder zeigen Mikroskopaufnahmen von Gewebeproben eines Krebspatienten, auf denen Tumorzellen eingefärbt wurden, um verschiedene, für die Krebsimmuntherapie relevante Rezeptoren sichtbar zu machen.

Auf Basis solcher Aufnahmen müssen Pathologen heute entscheiden, wie hoch der Anteil der Zellen mit den relevanten Rezeptoren ist, was wiederum für die Auswahl der Medikamente entscheidend ist.

„Solche Entscheidungen sollten eigentlich nicht dem Bauchgefühl der Pathologen überlassen bleiben“, sagt Tolnay. „Wir brauchen vielmehr Begleit-Diagnostika nach objektiven Maßstäben.“ Das wiederum wird aus Sicht des Pathologen in Zukunft möglich werden, indem man entsprechende Aufnahmen digitalisiert und so eine automatisierte Analyse mithilfe Künstlicher Intelligenz ermöglicht.

Auch Microsoft hat futuristisch anmutende Pläne auf dem Gebiet der KI-gestützten Diagnostik. Als einen der „Moonshots“ des Konzerns, als Projekt also, das im Erfolgsfall einen echten Durchbruch bringen würde, bezeichnet der Microsoft-Medizinmanager Bill Cox das Vorhaben, das er gemeinsam mit der Firma Adaptive Biotechnologies aus Seattle vorantreibt. Adaptive entwickelt mit Microsoft einen KI-basierten Bluttest, um Dutzende Krankheiten auf einmal zu diagnostizieren.

Der Test soll dazu mikroskopisch kleine Signale des Immunsystems im Blut analysieren, die auf Bauchspeicheldrüsen- oder Eierstockkrebs hinweisen können und die Erkrankungen diagnostizieren, bevor sie zum Problem werden oder gar unbehandelbar. Das Millionen Jahre alte Immunsystem sei besser darin, Krankheiten zu entdecken, „als wir es je sein werden“, sagt Harlan Robins, Co-Gründer von Adaptive.

Alle Informationen des Immunsystems stecken in den Genen von Immunzellen, die in Blutbahnen durch den ganzen Körper fließen. Adaptive nutzt eine neuartige Sequenziermethode, um diese Gene auszulesen, um aus Milliarden von Daten ein Immunprofil des jeweiligen Patienten anzufertigen. Dieses Profil enthält laut Robins alle Informationen über jede Krankheit, unter der dieser Mensch je gelitten habe. „Unser Ziel ist es, zu lernen, wie wir diese Informationen in Echtzeit interpretieren können“, so Robins. Microsofts KI-Software soll Ordnung in das Chaos der Gendaten bringen.

3. Therapie: Wenn jeder Patient sein eigenes Medikament bekommt

Nicht nur für Prophylaxe und Diagnose, auch für völlig neue Therapien kann die IT-Revolution in der Medizin den Weg ebnen. Das zeigt zum Beispiel ein Projekt, das die Mainzer Biotechfirma Biontech gerade mit hohen Investitionen vorantreibt. In Kooperation mit dem US-Unternehmen Genentech, einer Tochter des Roche-Konzerns, arbeitet Biontech an der Entwicklung völlig individueller Impfstoffe, die eine Immunreaktion des Körpers gegen Tumorzellen auslösen sollen.

„Wir erstellen ein genetisches Fahndungsfoto des individuellen Tumors und bringen so dem Immunsystem bei, die Krebszellen zu erkennen“, beschreibt Biontech-Gründer und Firmenchef Ugur Sahin die Strategie. „Der Impfstoff gaukelt dem Körper eine schwere Infektion vor und weist das Immunsystem an, die Tumorzellen gezielt zu zerstören.“

Ob das Konzept in der Praxis funktioniert, müssen erst noch größere klinische Studien beweisen. Aber klar ist schon heute, dass vor allem zwei Technologiedurchbrüche das Ganze möglich machen: zum einen wieder einmal die riesigen Fortschritte in der Genomsequenzierung.

Wir erstellen ein genetisches Fahndungsfoto des individuellen Tumors. Ugur Sahin, Gründer des Mainzer Medizin-Start-ups Biontech

Zum anderen die Möglichkeit, die enormen Genomdaten auch zu analysieren und mithilfe ausgefeilter Algorithmen jene Mutationen herauszufiltern, die sich von gesunden Zellen unterscheiden und für Immunzellen einen geeigneten Angriffspunkt bieten. Erst aus dem Zusammenspiel von Gentechnik, Big Data und KI entsteht so die Krebstherapie der Zukunft.

Das Biontech-Beispiel zeigt: Auch für die Pharmabranche wird die Digitalisierung zum treibenden Faktor im Innovationsprozess – vor allem um die wachsende Informationsflut aus der klinischen und vorklinischen Forschung zu bewältigen und nutzbringender zu analysieren. Experten der Beratungsfirma McKinsey sprechen mit Blick auf die möglichen Effizienzgewinne von einer „100-Milliarden-Dollar-Gelegenheit“.

Es geht für die Pharmakonzerne indes nicht nur um Einsparungen, sondern vor allem um mehr und bessere Innovationen. Ein dringend benötigter Schub für eine Branche, der es in den vergangenen Jahren immer schwerer fiel, sogenannte „Blockbuster“ auf den Markt zu bringen, also neue Medikamente mit einem jährlichen Umsatzpotenzial von mindestens einer Milliarde Dollar.

„Big Pharma“ steht auch deshalb unter Innovationsdruck, weil sich bereits zahlreiche andere Anbieter in Position bringen, um die IT-Revolution in der Pharmaforschung voranzutreiben. Die US-Firma Medidata etwa ist bisher bereits als führender Softwarelieferant für klinische Studien eng mit der Pharmaforschung vernetzt. Die dabei gewonnenen Daten will das Unternehmen künftig nutzen, um zusätzliche Analyseleistungen für die Pharmakonzerne anzubieten.

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Biontech ist die derzeit wohl expansivste deutsche Biotechfirma. Das Unternehmen aus Mainz wird auch für große Pharmakonzerne zusehends attraktiver.

Unterdessen hat die Heidelberger Molecular Health über eineinhalb Jahrzehnte eine Datenbank mit Informationen über klinische Studien, bekannte Wirkstoffe und Gendaten aufgebaut, die man nun als Entscheidungshilfe für die klinische Praxis vermarkten will und als Werkzeug für die Medikamentenforschung. Kombiniert mit Künstlicher Intelligenz, zeigt sich Firmenchef Friedrich von Bohlen überzeugt, könne das System zum Beispiel die Erfolgschancen von klinischen Tests besser einschätzen als jedes andere Verfahren.

Der Darmstädter Merck-Konzern wiederum gründete jüngst mit dem amerikanischen Daten- und Softwareunternehmen Palantir das Joint Venture Syntropy. Es soll eine Plattform bieten, um die bislang oft noch isolierten Daten aus der frühen Pharmaforschung von Unternehmen und Forschungsinstituten zu sammeln und leichter verfügbar zu machen. Die bessere Zusammenarbeit und das Teilen von Daten auf dieser Ebene, zeigt sich Merck-Chef Stefan Oschmann überzeugt, „können dazu beitragen, bahnbrechende Innovationen in der Krebsforschung voranzutreiben“.

Ob bessere Medikamente durch eine effizientere Auswertung von Forschungsergebnissen, computergestützte Auswertung von Gendaten oder permanente Überwachung von Körperfunktionen: Daten können uns tatsächlich gesünder machen. Das zeigen viele der Projekte, die Start-ups, Tech-Riesen und Pharmaunternehmen vorantreiben.

Doch die Hürden sind beachtlich. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, Standards zu etablieren, um die Daten elektronisch sauber, einheitlich und strukturiert zu erfassen. Auch die ‧Regeln für die Nutzung dieser Daten sind in vielen Ländern kaum geklärt. Das gilt insbesondere auch für Deutschland.

Wie sich künftig die Hoheit über die Daten zwischen Ärzten, Kliniken, Versicherungen und am Ende auch den Patienten selbst verteilt: Das wird mit darüber entscheiden, wer im Gesundheitsgeschäft der Zukunft am richtigen Ende der Spritze sitzt.

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