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Onkologie : Zwei Terabyte pro Patient

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Big Data kann helfen, Leben zu retten. Aber nur, wenn man die Informationsflut bewältigt. Bild: Illustration F.A.S.

Ein Gespräch über Big Data in der Krebsmedizin mit dem Bioinformatiker Roland Eils und dem Onkologen Christof von Kalle

          Das Magazin „Fortune“ fragte kürzlich: „Kann Big Data den Krebs heilen?“ Sie sind Experten des Deutschen Krebsforschungszentrums und der Universität Heidelberg. Was antworten Sie darauf?

          von Kalle: Nein. Big Data allein kann nichts bewirken. Aber die Methoden der Datenanalyse bieten faszinierende Möglichkeiten, uns alle fassbaren Informationen über die Krebserkrankung unserer Patienten zugänglich zu machen, damit wir am Krankenbett klügere Entscheidungen treffen können. Bis vor fünf Jahren hatten wir nur diffuse Bilder von Tumoren, die Radiologen interpretierten, und Gewebeproben, die Pathologen unter dem Mikroskop studierten. Uns fehlte die molekulare Ebene.

          Was ist jetzt anders?

          von Kalle: Big Data dieser Art kann uns nun zusätzliche Informationen aus der Tumormasse samt Mikroumgebung und Immunsystem zur Verfügung stellen. Biologische Prozesse in Krebszellen werden sichtbar. All diese Befunde können den Ärzten helfen, spezifischere Behandlungen anzubieten.

          Herr Eils, was sagen Sie als Bioinformatiker: Kann Software den Krebs besiegen?

          Eils: Ich würde sagen: ja und nein. Ganz sicher wird die Datengrundlage, die wir aktuell schaffen, immens helfen. Mehr Daten, vor allem mehr intelligent aufbereitete Daten ermöglichen zuverlässigere Diagnosen und Therapien. Mich beschäftigt aber auch die Frage, wie wir damit die Krankheit selbst verstehen können. Betrachtet man Big Data als Lernkurve und setzt das Tempo der Datengenerierung in Beziehung zu dem erhofften Erkenntnisgewinn, sieht man: Nach raschem Zuwachs erreichen wir nun eine Plateauphase.

          Warum das?

          Eils: Von einem gewissen Punkt an müssen Sie extremen Aufwand betreiben, um weitere Fortschritte zu erzielen. Die Hochrechnungen schwanken je nach Tumortyp, beim Mammakarzinom beispielsweise reden wir über mehrere zehntausend Brustkrebspatientinnen, deren Tumorproben wir komplett entziffern müssten, bis rund 95 Prozent aller im Erbgut vermuteten Fehler erfasst wären.

          Von solchen Zahlen kann man vorerst nur träumen.

          Eils: Eben. Deshalb bestehen nur zwei Möglichkeiten. Wir müssen entweder schneller oder intelligenter werden. Wollen wir aber noch mehr Proben sequenzieren, wirft das nicht nur Kostenfragen auf, sondern auch solche der Datenverarbeitung, der IT-Infrastruktur.

          Wie sieht Ihre Alternative aus?

          Eils: Mit Hilfe von Big Data müssen wir lernen, systematischer zu vergleichen: Worin ähneln oder unterscheiden sich die verschiedenen Krebstypen? Wenn wir in Hirntumoren molekulare Mutationsmechanismen verstanden haben und diese auch bei Hautkrebs aufspüren, dann verstehen wir eher, was in den Tumorzellen prinzipiell passiert. Eine Hypothese der Onkologie lautet ja, dass eine Zelle nicht beliebig viele Möglichkeiten hat, zu entgleisen.

          Wie ist das zu verstehen?

          von Kalle: Es gibt wohl nur eine endliche Anzahl von Mechanismen, die Gewebe wuchern lassen, weil die natürlichen Reparatur- und Kontrollmöglichkeiten außer Kraft gesetzt und die Immunabwehr ruhiggestellt werden müssen. Solche wiederkehrenden Muster lassen sich mittels Big Data aufdecken. Die Patienten haben hoffentlich keine völlig individuellen Tumoren.

          Ertrinken Ärzte dann nicht in einer Datenflut?

          von Kalle: Ganz im Gegenteil, wir freuen uns, endlich mehr über die molekularen Tricks von Krebs zu erfahren, und welche Veränderungen in welchem Tumor vorkommen. Dann können wir mit Methoden der Biologie klären, was das Wachstum der Krebszellen antreibt. Im Grunde setzen wir Big Data als Filter ein.

          Eils: Wir Bioinformatiker müssen die Spreu vom Weizen trennen lernen und anstreben, Befunde aus den Erbgutdaten relevant zu machen für die Behandlung der Patienten. Wenn wir jetzt über Daten sprechen, sind hauptsächlich Erbgutsequenzen gemeint. Wir kartieren sozusagen den Mutationsraum aller Krebszellen.

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