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27.03.2019

Personalisierte Medizin: individuell heilen

Jedem Patienten eine individuelle Medikation und Therapie zu ermöglichen, die optimal auf den Einzelfall angepasst ist: Personalisierte Medikamente und personalisierte Medizin sind gewissermaßen der heilige Gral der modernen Medizin. Statt mit umfangreichen Risiken und Nebenwirkungen den kleinsten gemeinsamen Nenner eines Krankheitsbildes zu behandeln, werden gezielt die Probleme und Bedürfnisse einer einzelnen Person angegangen. Schon heute ist die Healthcare-Branche mit großen Schritten auf dem Weg zu diesem Ziel.

Individuelle Ansätze in der Therapie

Eine Suche in der Datenbank der forschenden Pharmaunternehmen (vfa, Verband Forschender Arzneimittelhersteller) zeigt, dass bereits mehr als 60 Medikamente in Deutschland individuell zum Patienten passend zum Einsatz kommen. Basierend auf Tests in der Diagnostik, speziell Gentests, werden die Präparate für einzelne Patienten zusammengestellt beziehungsweise während der Behandlung in ihrer Wirksamkeit dokumentiert.

Besonders fortgeschritten ist das Konzept personalisierter Medikamente und Therapien in der Behandlung von Krebserkrankungen. Dieses Feld bietet sich aufgrund der steigenden Patientenzahlen und der Individualität der Erkrankungen für die Forschung an. Vom Tumorgewebe bis hin zur genetischen Disposition und individuellen Lebensweise eines Patienten zeigen sich enorme Unterschiede zwischen den einzelnen Krebsfällen. Gleichzeitig ist eine „Trial and Error“-Behandlung für Krebspatienten äußerst riskant, schließlich tickt für die meisten Betroffenen die Uhr.

Dank modernster Diagnostik, vor allem in der Humangenetik, und innovativer Ansätze wie Immuntherapie geht es in der Krebstherapie schon heute mit großen Schritten hin zur personalisierten Medizin.

Datenerhebung und -verarbeitung als Dreh- und Angelpunkt der personalisierten Medizin

Eine entscheidende Rolle beim Einsatz personalisierter Medikamente und Therapien spielt das Thema Prognostizierbarkeit: Wie wird ein bestimmter Patient auf eine bestimmte Behandlung reagieren? Welche Probleme werden voraussichtlich eintreten und wie kann man diesen bereits im Vorfeld begegnen? Und natürlich: Wie wirksam wird eine spezifische Therapie mit einem bestimmten Medikament bei dem Patienten voraussichtlich sein?

An diesem Punkt wird deutlich, welchen enormen Stellenwert die Datenerhebung und -verarbeitung für den Einsatz personalisierter Medikamente hat. Die einzelnen Erkenntnisse aus der Diagnostik müssen mit allgemeiner Forschung zum jeweiligen Krankheitsbild zusammengebracht werden. Hinzu kommen Daten aus neuartigen Quellen, wie beispielsweise von Fitness-Armbändern oder Elementen aus der Telemedizin, die ebenfalls in die Gesamtberechnung einfließen müssen. Angesichts dieser Datenmengen kommt die Auswertung durch den Menschen schnell ans Limit.

Künstliche Intelligenz als Weg zur personalisierten Medizin

Wer personalisierte Medikamente und personalisierte Medizin wirklich sinnbringend nutzen möchte, muss riesige Datenmengen auswerten. Um diese Herausforderung langfristig mit finanziell vertretbarem Aufwand zu meistern, wird Künstliche Intelligenz (KI) eine zunehmend wichtige Rolle spielen. Pharmakonzerne wie Novartis und Roche stecken aktuell deshalb große Anstrengungen in die KI-Forschung. Akquisitionen, wie die der Foundation Medicine, Inc (FMI) und der auf datenbasierte Krebsforschung spezialisierten IT-Firma Flatiron Health (Roche), oder das Schaffen interner Kapazitäten wie die Position eines Chief Digital Officer bei Novartis zeugen von diesem Trend.

Auch die neue Validierungs-, Integrations- und Modellentwicklungsplattform XplOit ist ein Beispiel für den Trend hin zur zielgerichteten Verwendung von Patienten- und Krankheitsdaten für die individualisierte Medizin. Unter Führung des Fraunhofer-Instituts für Biomedizinische Technik (IBMT) soll dieser Projektverbund die Entwicklung und Validierung von Vorhersagemodellen unterstützen. Seit einigen Jahren wird XplOit zur Modellentwicklung bei der Behandlung im Rahmen von Stammzellentransplantationen genutzt. Kurzfristig werden von dem Projekt erste präzise Modelle für die Vorhersage möglicher Komplikationen bei einzelnen Transplantationspatienten erwartet.

Das generelle Ziel ist so einfach wie komplex: Basierend auf zahlreichen verschiedenen Daten- und Informationsquellen sollen KI-Systeme in der Gesundheitsbranche zukünftig personalisierte Medikamente und auf den individuellen Einzelfall perfekt zugeschnittene Behandlungen berechnen. Dass es bis dahin noch ein weiter Weg ist, dessen sind sich die Verantwortlichen in der Pharmabranche ebenso bewusst wie die Mediziner in Kliniken und Praxen. Doch die ersten Schritte sind getan.