https://www.faz.net/-iqv-9k0v5
Anzeigensonderveröffentlichung
Anzeigensonderveröffentlichung

Tablet Einschalten

1
Data Science

Eine Serie über die Digitalisierung der Medizin.
Teil 1: Data Science

Mit Bits gegen Krebs
Wie neue Technologien große Datenmengen beherrschen und so die medizinische Forschung revolutionieren
Foto: Faceland
Von Dr. Hans-Joachim Hoffmann
Lesedauer: 5 Minuten

V or acht Jahren begannen die Gründer eines der zahlreichen Start-ups, die in Berlin ihr Glück versuchen, gemeinsam mit Medizinern Daten über Krankheiten zusammenzustellen. Das war der Anfang der medizinischen App Ada Health, deren Nutzer sich vor einem Arztbesuch zunächst anschauen können, wie die Künstliche Intelligenz des Ada-Chatbots die beschriebenen Symptome einschätzt. 2016 weltweit freigeschaltet, stieg die Nutzerzahl rasant an – im Januar 2017 waren es noch 100.000, Anfang 2018 dann schon zwei Millionen, und im Oktober hatte sich die Zahl auf fünf Millionen mehr als verdoppelt. Inzwischen ist mit der Techniker Krankenkasse die erste Versicherung in eine Kooperation mit den Betreibern der App eingestiegen. Einige tausend Krankheiten und Symptome kennt Ada, täglich gehen 30.000 Anfragen ein. Frisches Futter für die KI, die mit den Daten trainiert, um so ihre Treffergenauigkeit bei ihren Einschätzungen zu erhöhen.

Auch andere Kassen preschen mit eigenen Lösungen voran, eine Plattform aus Allianz, DAK, Gothaer und Betriebskrankenkassen hat ebenfalls eine App gestartet, Vivy. Die neuen Angebote zählen zu jenen Ausläufern einer umfassenden technologischen Revolution, deren Auswirkungen bereits heute Otto Normalverbraucher erreichen. Endgültig im Alltag ankommen werden die neuen Möglichkeiten, wenn die Pläne von Gesundheitsminister Jens Spahn aufgehen, dass bis 2021 jeder Versicherte Zugang zu einer persönlichen elektronischen Patientenakte haben soll.

Weniger in der Öffentlichkeit sichtbar, aber mindestens ebenso bedeutsam für Patienten ist die digitale Power, die in der medizinischen Forschung, in den Labors und Entwicklungsabteilungen der Pharmaindustrie, zum Einsatz kommt.

Bioinformatiker Norbert Furtmann in einem der weltweit vier Forschungszentren von Sanofi. Dort spürt er gemeinsam mit seinen Kollegen und mit Hilfe geballter Rechenpower neue Wirkstoffe für Medikamente auf. In dem modernen Labor können 10.000 Tests parallel laufen, früher waren nur ein paar Dutzend gleichzeitig möglich.

Das Gesundheitsunternehmen Sanofi mit Sitz in Paris, das mit über 100.000 Mitarbeitern rund um den Globus Arzneimittel herstellt und seit der Übernahme der Hoechst AG im Jahr 2004/2005 auch Wurzeln in Deutschland hat, betreibt in Frankfurt eines seiner weltweit vier Zentren für Forschung und Entwicklung. Norbert Furtmann ist dort in der Abteilung Biologics Research verantwortlich für das Aufspüren „potentieller Kandidaten für neue medizinische Wirkstoffe“, wie er seine Aufgabe beschreibt. Zusammen mit seinen Kollegen entwickelt der als Bioinformatiker tätige promovierte Apotheker vor allem Antikörper, große und komplexe Moleküle, von den Spezialisten Biologika genannt, und testet ihr Potential für die Behandlung von Krankheiten.


Norbert Furtmann

Das erfolgt in einem höchst aufwendigen Verfahren: Die komplexen Moleküle werden von Zellen hergestellt, die von den Forschern zunächst gezielt programmiert werden. „Wir versuchen, Eigenschaften aus verschiedenen Antikörpern zusammenzuführen, um neue, multifunktionelle Moleküle zu generieren“, beschreibt Furtmann das Vorgehen. Beispiel Immunkrebstherapie. Die in den Frankfurter Laboren von Sanofi gebauten Antikörper müsse man sich als Y-förmige Konstrukte vorstellen, bei denen ein Arm die Krebszelle greift und der andere eine Immunzelle, die er gleichzeitig auf die Krebszelle richtet. Durch die ebenso aufwendigen wie ausgeklügelten automatisierten Experimente gelingt es, die Moleküle auf die gewünschte Wirkung zu trimmen: Im Erfolgsfall erkennen die Immunzellen die Oberflächenstruktur der Krebszelle und treten in Aktion.

„Wir versuchen, Eigenschaften aus verschiedenen Antikörpern zusammenzuführen, um neue, multifunktionelle Moleküle zu generieren.“

Im nächsten Schritt testet das Team im Reagenzglas, „ob diese Moleküle tun, was sie sollen“. Weitere Hürden folgen, erst wenn die genommen sind, geben die Forscher das Ergebnis weiter an die Kollegen in der Entwicklungsabteilung, die das neue Präparat dann im größeren Maßstab für klinische Tests und Herstellung vorbereiten. Zehn bis 15 Jahre dauere es im Schnitt bis zum fertigen Medikament. Dies habe mit den komplexen Mechanismen der Krankheitsbilder, der anspruchsvollen Generierung und Entwicklung neuer Wirkstoffe sowie den strikten Qualitätskriterien zu tun, sagt Furtmann: „Die Suche nach einem geeigneten und sicheren Molekül ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen.“

Bewegen Sie die Maus oder tippen Sie auf das Bild, um einen detaillierten Blick auf die folgende Abbildung zu werfen.

N un kommen die mächtigen Datenmaschinen ins Spiel. „Den Prozess, der früher praktisch händisch lief und den wir wegen des hohen Aufwands auf vielleicht 30 bis 50 vom Ursprungsmolekül abgeleitete Kandidaten begrenzen mussten, parallelisieren wir heute – nun laufen 10.000 dieser Tests in entsprechend ausgestatteten Roboteranlagen gleichzeitig.“ Furtmann ist überzeugt, dass sich mit der neuen Technologie Zeit sparen lässt. Vor allem aber „haben wir die Erfolgschancen extrem vergrößert, einen Wirkstoff zu finden, der genau die gewünschten Eigenschaften besitzt“, bilanziert der Wissenschaftler. Außerdem werden große und informationsreiche Datensätze generiert. Diese nutzen die Forscher von Sanofi zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz, insbesondere des maschinellen Lernens, um Muster in Datensätzen zu erkennen. Aus diesen, so Furtmann, „lassen sich dann Hypothesen generieren, wie wir künftig noch effizienter in der Entwicklung sein können, weil wir unsere Wirkstoffkandidaten besser verstehen lernen.“ Denn je treffsicherer die Hypothesen, desto weniger Experimente im Labor, das heißt: „Statt aufwendiger iterativer Prozesse nur noch wenige Zyklen, vielleicht nur noch einer.“

Nach Furtmanns Einschätzung ist es durchaus denkbar, „dass Hersteller in Zukunft mit Hilfe großer Mengen von Patientendaten individuelle Therapien für kleinere Patientengruppen herstellen könnten“. Noch ist die Pille als persönliche Sonderfertigung Zukunftsmusik.

„Hersteller könnten in Zukunft mit Hilfe großer Mengen von Patientendaten individuelle Therapien für kleinere Patientengruppen herstellen.“

„Wir haben gerade erst angefangen, das Potential von digitalen Technologien zu erfassen, das ist noch ein Kratzen an der Oberfläche, da es in vielen Bereichen noch keine Datensätze von ausreichender Größe und Qualität gibt. Mit unserer Technologie wollen wir genau dieses Problem beheben und für unser Forschungsfeld große Datensätze mit geeigneter Qualität generieren.“

Ein Blick in die Zukunft [Zeitsprung]

Daten, die den Rohstoff für künftige Entwicklungen liefern. Bereits heute sind Forscher daran, Zellen mittels 3D-Druck herzustellen, möglicherweise kommen später auch einmal Proteine und vielleicht sogar Antikörper aus dem Drucker – als Bausteine für das maßgeschneiderte Medikament.

Aus Studien und der Erfahrung mit dem seit 15 Jahren dahinsiechenden Konzept für die elektronische Gesundheitskarte ist bekannt, dass die Möglichkeiten von Data Science weniger durch Technik als durch die verschiedenen Interessen der Marktteilnehmer und auch Datenschutzbedenken gebremst werden. Bent Lüngen, Experte für Gesundheitswirtschaft und Partner im Berliner Büro der Unternehmensberatung Bain & Company, kann bei seinen Kunden klar erkennen, „wie diese Technologien zunehmend relevant werden“. Beim Auswerten ihrer Datenschätze sind aber gerade den Kassen enge Grenzen gesetzt. Dass Kassen Gesundheitsinformationen nur beschränkt auswerten dürfen, habe gute Gründe. So gebe es völlig zu Recht Vorbehalte, wenn Kassen versuchten, sich ihre Kunden auszusuchen. Andererseits sind aus Lüngens Sicht neue Abwägungen nötig, denn „wir könnten mehr über Krankheitsverläufe und die Wirksamkeit von Behandlungen wissen“. Auch für Julia Hagen, Health-Expertin beim IT-Branchenverband Bitkom, ergeben sich durch Data Science „neue Horizonte“, deren Erschließung gerade erst begonnen habe. Dabei müsse der Datenschutz hohen Rang haben. Aber manche Bestimmungen seien auch reif für den Prüfstand – etwa enge Zweckbindungen, die besagen, dass Daten nur für den erhobenen Zweck, nicht aber für eine Zweitstudie verwendet werden dürfen. Ziel müsse sein, „Möglichkeiten für die Forschung zu schaffen, ohne die Privatsphäre zu verletzen“. Aber „auch da sind wir erst am Anfang“.

Sanofi erforscht, entwickelt und vermarktet therapeutische Lösungen – als lebenslanger Begleiter in Gesundheitsfragen

Insgesamt arbeiten etwa 9.800 Mitarbeiter an vier Standorten in Deutschland für Sanofi, weltweit sind es mehr als 100.000. Wir erforschen die Ursachen von Krankheiten, suchen nach Ansatzpunkten für die medikamentöse Behandlung, entwickeln Arzneimittel, produzieren Wirkstoffe und liefern Fertigarzneimittel sowie Wirkstoffe in die ganze Welt. Im Jahr 2017 erzielten wir damit in Deutschland einen Umsatz von 4,754 Milliarden Euro.

zur Sanofi Website

Eine Content Marketing-Lösung der F.A.Z. Media Solutions Manufaktur für Sanofi

Quelle: Sanofi

Veröffentlicht: 20.02.2019 11:02 Uhr