"Vision Zero"

Wie KI die Onkologie revolutioniert

Die Verknüpfung von Informationstechnologie und Biowissenschaften könnte die Medizin revolutionieren – und beispielsweise den Krebs besiegbar machen.

Von Helmut Laschet Veröffentlicht: 21.12.2018, 12:32 Uhr
Wie KI die Onkologie revolutioniert

Was der Mensch nicht kann: Künstliche Intelligenz durchforstet sämtliche neuen Publikationen zu einem Thema.

© Konstantin Hermann / stock.adobe.com

Die Erforschung und Entwicklung neuer Arzneimittel kannten bislang überwiegend nur einen Trend: Sie waren langwierig, wurden immer teurer – inzwischen über eine Milliarde Euro je Wirkstoff –, und therapeutische Durchbrüche waren die Ausnahme.

Doch seit einigen Jahren werden neue Informationstechniken und Biowissenschaften in der Pharma-Industrie systematisch verknüpft, das Wissensmanagement wird revolutioniert.

Risiken mindern, Zeit sparen

Pharma-Forscherin Isabelle de Zegher, Vice President Engineering bei Parexel, nennt fünf Bereiche, die von der digitalen Transformation bei der Arzneimittelforschung profitieren:

  • Risikominderung für Probanden und Zeitersparnis: Durch systematisches Lernen aus großen Datenmengen können Forscher humanbasierte Studien durch „in silico“-Tests – also Computer-Simulationen – ersetzen; das spart Zeit und mindert das Risiko für Probanden, etwa bei Dosis-Findungs-Studien.
  • Optimierung von Protokollen: Künstliche Intelligenz kann verschiedene klinische Studiendesigns simulieren und das am besten geeignete Design unter Berücksichtigung der Patientenpopulationen ermitteln. Das erleichtert die Evidenz-Gewinnung für Zulassung und HTA-Verfahren.
  • Besseres Versorgungsmanagement: Gerade bei sehr teuren Therapien – und das ist bei Innovationen derzeit überwiegend der Fall – ist ein zielgerichteter Just-in-Time-Einsatz erwünscht. KI-basierte Modellierungs- und Simulationsansätze können zur Prognose des Arzneimittelbedarfs eingesetzt werden.
  • Neue Qualität der Datenverarbeitung: Mit maschinellem Lernen wird es möglich, aus unstrukturierten Daten und Texten aussagefähige strukturierte Daten zu gewinnen. Von Bedeutung ist dabei die Datenumwandlung in ein einziges Standardformat.
  • Bindung und Compliance von Studienteilnehmern: Gerade bei sehr kostenintensiven Studien ist es wünschenswert, die Zahl der Abbrecher zu minimieren. Mit Künstlicher Intelligenz lässt sich das Risiko für Therapieabbruch und Non-Compliance besser prognostizieren und hilft so bei der Probandenauswahl.

Fallbeispiel: Flatiron Healths Onko-Gesundheitsakten

Dies ist nicht mehr Theorie, sondern bereits Praxis. Ein Beispiel dafür ist der US-Dienstleister Flatiron Health, der im April 2018 von Roche übernommen wurde und weltweit führend bei der Verwaltung und Analyse elektronischer Gesundheitsakten in der Onkologie ist. Dazu gehört auch die Aufbereitung von Daten aus der klinischen Routine (Real World Data) für die Krebsforschung.

Derzeit arbeitet Flatiron in den USA mit mehr als 265 Krebskliniken, sechs akademischen Forschungszentren und 14 der 15 führenden Anbieter von Krebstherapien zusammen. Auf Basis von zwei Millionen E-Patientenakten ist es Forschern möglich, aus dem klinischen Alltag zu lernen und neue Therapien zu entwickeln.

Gleichzeitig haben diese Real World Data das Potenzial, Zulassungsprozesse und HTA-Verfahren wie die frühe Nutzenbewertung in Deutschland zu beschleunigen und eine bessere Evidenzgüte zu liefern. Aus diesem Grund arbeitet Flatiron eng mit der US-amerikanischen Zulassungsbehörde FDA zusammen.

Ein anderes Beispiel ist die Foundation Medicine (FMI) in Boston, die Informationstechnologie und Gendiagnostik verknüpft hat. Aus kleinsten Gewebeproben oder auch aus Blut können Wissenschaftler bei FMI DNA isolieren, mehrere hundert Gene sequenzieren und mit Tumorprofilen von mehr als 180.000 Krebspatienten abgleichen. Daraus entstehen molekulare Informationen, die eine personalisierte Krebstherapie ermöglichen. Dies ist die Grundlage dafür, von der traditionellen anatomischen Charakterisierung von Krebs auf die kausale und spezifisch-genetische Systematisierung zu wechseln. Neben dem Einsatz in der Forschung steht damit auch eine neuartige und hochspezifische Diagnostik zur Verfügung.

Die „Vision Zero“

Dabei sind in den letzten Jahren völlig neue Berufe entstanden, wie der Mikrobiologe Dr. Kai Greiffenberg sagt. Er arbeitet jetzt bei AbbVie in Ludwigshafen als „Data Scientist“, ein Beruf, den es vor kurzem noch nicht gab. Die Herausforderung: die täglich 8000 bis 10.000 medizinischen Publikationen unabhängig von der menschlichen Lese- und Verständniskapazität systematisch für Fragestellungen in der Forschung zugänglich zu machen.

Dabei geht es auch darum, über den Tellerrand zu schauen, also beispielsweise dem Onkologen auch die Welt des Neurologen zu erschließen, um denkbare Analogien aufzudecken und zu analysieren.

Aus dieser Entwicklung leitet Professor Hagen Pfundner, Vorstand der Roche AG in Deutschland, ein großes Versprechen ab: Die „Vision Zero“. Das heißt: Zukünftig soll kein Mensch mehr an Krebs sterben.

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