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Synchronizing Healthcare

Personalisierte Medizin soll beim Patienten ankommen

Die Onkologie war die erste medizinische Fachrichtung, in welcher der Begriff der personalisierten Medizin aufgekommen ist. Jetzt soll sie via Digitalisierung breit beim Patienten ankommen. Eine Konferenz der Österreichischen Plattform für Personalisierte Medizin und die Präsentation von zwei Forschungsprojekten samt Kooperationen lieferten in Wien Schlaglichter auf diese Themen.

14. Oktober 2019
Philipp Streinz
CGM / APAMED
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Bildrechte: ClipDealer / drizzd

"Das Paradigma der letzten zehn Jahre waren die molekulare und die personalisierte Medizin. Das Paradigma der nächsten zehn Jahre werden die 'deep' und die 'digital' Medicine sein", sagte MedUni-Wien-Rektor Markus Müller bei einer Pressekonferenz des K1-Kompetenzzentrums für patientenorientierte Biomarkerforschung in der Medizin (CBmed). Das Ziel einer auf den einzelnen Patienten zugeschnittenen Heilkunde wird sich bei der Vielfalt bereits vorhandener und in Zukunft noch zusätzlich zugänglicher medizinischer Informationen wohl nur mit EDV-Unterstützung auf allen Ebenen samt künstlicher Intelligenz in der Verarbeitung erreichen lassen.

Ein Beispiel dafür stellte der britische Wissenschafter Paul Lyons (Universität Cambridge) bei der 3. Jahrestagung der Österreichischen Plattform für Personalisierte Medizin (ÖPPM) vor: In Großbritannien gibt es bereits einen in der Routine einsetzbaren Test, welcher bei Patienten mit chronisch entzündlichen Darmerkrankungen (Morbus Crohn, Colitis ulcerosa) zum Zeitpunkt der Diagnose vorhersagen kann, ob der einzelne Betroffene von Anfang an eine extrem wirksame, teure und mit Nebenwirkungen behaftete Therapie benötigt oder ein vergleichsweise "gutartiger" Verlauf zu erwarten ist.

"Die Krankheitsdiagnose ist bald gestellt. Doch für den einzelnen Patienten (chronisch entzündlicher Darmerkrankung; Anm.) viel wichtiger ist die Prognose, ob seine Krankheit nach dem ersten Aufflackern und einer ersten Therapie wieder in einen stabilen Ruhezustand kommt oder ob es immer wieder Rückfälle geben wird, die zu bleibenden Darmschäden führen", sagte Lyon.

Der Wissenschafter und sein Team haben in den vergangenen Jahren nach Biomarkern für die beiden unterschiedlichen Verläufe von Morbus Crohn und Colitis ulcerosa gesucht. Dabei stießen sie darauf, dass Patienten mit "Erschöpfung" der CD8-positiven weißen Blutkörperchen offenbar viel besser abschnitten. Über ein dafür gegründetes Start-Up-Unternehmen (PredictImmune) entwickelten sie ein auf 15 Biomarkern basierendes Test-Kit, mit dem aus Vollblut-Proben eine Prognose für Patienten nach Feststellung einer chronisch entzündlichen Darmerkrankung gestellt werden kann. In Großbritannien kann der Test schon in der Routine angewendet werden, in Europa werden derzeit führende Spezialisten über die Untersuchungsmethode informiert.

Mit der Verwertung und der Integration der verschiedensten Patienteninformationen setzt sich eine Forschungskooperation des primär in Graz stationierten K1-Kompetenzzentrums CBmed unter Beteiligung von MedUni Graz, MedUni Wien und Roche Österreich auseinander. Mit einem Projektgesamtvolumen von 3,55 Millionen Euro geht es bei "Digital Biomarkers" und "Fusion Technology" um die Entwicklung von Anwendungen für die personalisierte Krebstherapie.

Es gebe derzeit keinen Mangel an therapeutischen Möglichkeiten gegen Krebs, sagte MedUni Graz-Rektor Hellmut Samonigg. "Die Frage, die sich stellt, ist: 'Wer soll welche dieser Möglichkeiten als Therapie bekommen?' Da sind wir in einem ziemlichen Blindflug unterwegs", betonte der Onkologe mit 30 Jahren Berufserfahrung.

Im Rahmen von "Digital Biomarkers" sollen semantische Modelle weiterentwickelt werden, um bereits für jeden Patienten in schriftlicher Form vorhandene Informationen aus den unterschiedlichsten schriftlichen Dokumenten auswerten zu können. Das geht hin bis zur Erkennung verschiedener Schreibweisen und Abkürzungen. "Fusion Technology" soll die Daten aus Laboruntersuchungen (Gewebe, Blut und andere Körperflüssigkeiten) zusammenführen und gemeinsam so auswerten, dass daraus möglichst wenige, aber aussagekräftige digitale Biomarker entstehen, die in der Routine der Patientenbetreuung verwendet werden können.

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