Virtueller Patient als Wegbereiter

DARMSTADT. Die Präzisionsonkologie verspricht dem onkologischen Versorgungsalltag viel Potenzial. Eine Hürde stellt jedoch das richtige Bewerten patientenindividueller Parameter im Vergleich zu anderen Fällen und zur Literatur dar – die richtige Lesart von Big Data mittels Künstlicher Intelligenz (KI).

Diesem Themenkomplex widmet sich das von der EU geförderte Projekt „individualized Paediatric Cure: Cloud-based virtual-patient models for precision paediatric oncology“, kurz iPC. Es startet im Februar mit einer Laufzeit von vier Jahren.

Der Schwerpunkt liegt laut TU Darmstadt auf der Entwicklung von Computermodellen für die personalisierte Therapie von zwei verschiedenen Leukämiearten, Neuroblastomen und spezielle Formen von Knochen-, Leber- und Hirntumoren, die im Kindesalter auftreten.

Forscher verfeinern Netzwerkskelett

Das Gesamtbudget betrage 14,8 Millionen Euro, wovon die Gruppe um Professor Heinz Koeppl aus dem Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik der TU Darmstadt 725.000 Euro erhalte. An dem Konsortium beteiligen sich 21 Partner aus neun europäischen Ländern, den USA und Australien, darunter neben Forschungsinstituten auch Kliniken und Unternehmen.

Bislang verlaufe, so heißt es, jede vierte Krebstherapie erfolgreich – unter den Nebenwirkungen litten die Patienten trotzdem. Die Vision von Koeppl und seinem Team: Zukünftig soll sich vorab abschätzen lassen, ob eine bestimmte Therapie einer erkrankten Person überhaupt helfen kann.

Dafür entwickeln die Wissenschaftler Computermodelle, quasi virtuelle Patienten, die sie aus Gen- und Protein-Daten der Krebszellen, aus Ergebnissen von Zellversuchen im Labor, aus histologischen Befunden, anderen klinischen Untersuchungen sowie vielen weiteren Informationen konstruieren.

Für einige Krebstypen gibt es bereits grobe Netzwerkmodelle und Datenbanken, die Zellprozesse, beispielsweise Signalkaskaden und katalytische Aktivitäten von Proteinen, beschreiben. Dieses Netzwerkskelett verfeinern die Forscher, indem sie aktuelle krankheits- und patientenspezifische Informationen integrieren.

Die Kunst liege darin, Algorithmen zu finden, die das vorhandene Wissen korrekt an die neuen molekularen Daten anpassen, erklärt Koeppl. Es sei extrem wichtig, das Detailwissen in den Köpfen von Biologen und Biochemikern in die Modelle mit einzubeziehen: „Rein datengetriebene Verfahren der Künstlichen Intelligenz sind hier nicht zielführend.“

Der virtuelle Patient bilde das Netzwerk der molekularen Wechselwirkungen in den Krebszellen ab. Wollen die Forscher ein Medikament testen, das ein bestimmtes Protein hemmt, müssen sie in ihrem Computermodell nur die Aktivität dieses Proteins verringern oder ausschalten.

Sie sehen dann die Auswirkungen auf das gesamte Netzwerk und somit auf die Krebszellen. Wird der gewünschte Signalpfad deaktiviert? Vermehren sich die Zellen jetzt langsamer? Sterben sie gar ab? Oder ist der Effekt vernachlässigbar?

Auch für Immuntherapien denkbar

„Wenn man verschiedene Wirkstoffe am Netzwerkmodell durchspielt, kann man einem Patienten die beste verfügbare Therapie vorschlagen. Das ist die Idee der personalisierten Medizin“, erläutert Koeppl. Immuntherapien und andere neue Behandlungsmethoden ließen sich ebenfalls mit solchen Modellen testen.

Das iPC-Projekt soll den neuen Themenschwerpunkt Biomedizintechnik am Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik stärken. Koeppl erwarte zudem einen regen Austausch mit dem neu gegründeten Frankfurt Cancer Institute, einem vom Land Hessen geförderten LOEWE-Zentrum. An diesem beteilige sich die Goethe-Universität Frankfurt, die über die Allianz der Rhein-Main-Universitäten wiederum mit der TU Darmstadt kooperiere.