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Medizinische Hilfe für jeden Einzelnen statt Standard-Arznei

Karsten Lemm 12.12.2016

Aufbruchstimmung in der Medizin: Das Zusammenspiel aus Informatik und Biotechnologie weckt neue Hoffnungen, Patienten stärker individuell behandeln zu können, statt Arzneien zu verschreiben, die oft mehr Nebenwirkungen haben, als tatsächlich zu helfen.

Wer zum Arzt geht, möchte persönlich behandelt werden: So, wie es dem eigenen Körper am besten entspricht. Das ist verständlich – aber alles andere als die Regel. Meist orientieren sich Ärzte an einigen wenigen Messwerten, vom Pulsschlag bis zur Blutuntersuchung, um anschließend Medikamente zu verordnen, die in klinischen Tests bei einer nennenswerten Zahl an Menschen eine positive Wirkung hatten.

Ob sie im Einzelfall tatsächlich helfen, zeigt sich erst, wenn Patienten anfangen, die Medikamente einzunehmen – und in einer erstaunlichen großen Zahl an Fällen versagen viele Arzneien. So zeigen Untersuchungen in den USA, dass gängige Mittel gegen Sodbrennen, Asthma oder Depression der Mehrzahl an Patienten keinen Nutzen bringen. Zu unterschiedlich sind Milliarden menschliche Körper, als dass das Prinzip „eine Pille für alle“ bei jedem Einzelnen verlässlich funktionieren könnte. 

Deshalb suchen Mediziner seit langem nach Wegen, Therapien stärker auf die individuellen Eigenschaften von Patienten zuzuschneiden. Zwei Entwicklungen geben Experten Hoffnung, dabei künftig schneller voranzukommen als bisher: Neue Untersuchungsverfahren wie Gensequenzierung und Stoffwechsel-Analyse (Metabolomik) erlauben es, das Zusammenspiel aus Körper und Krankheiten bis auf die molekulare Ebene zu verstehen. Dazu kommt die Möglichkeit, Erkenntnisse aus einzelnen Untersuchungen in Datenbanken zu bündeln und mit Hilfe leistungsfähiger Computersysteme neue Einsichten zu gewinnen.

Viele Medikamente helfen nur wenigen Patienten, wie diese Grafik aus der Fachzeitschrift Nature zeigt: Auf jeden Heilerfolg (blau) kommen zahlreiche Fälle ohne Besserung (rot).

„Unser Verständnis der Entstehung von Erkrankungen kommt jetzt zusammen mit diesen technologischen Fortschritten“, sagt Nisar Malek, Leiter des Zentrums für Personalisierte Medizin am Universitätsklinikum Tübingen. Die Vorteile zeigen sich etwa bei der Tumorbehandlung: In Biobanken hat Maleks Institut mehr als 30.000 Gewebeproben gesammelt. „Diese Informationen“, erklärt er, „können wir jetzt mit allen klinischen Daten eines Patienten in Verbindung setzen und haben dadurch die Möglichkeit, in viel größerem Umfang zu lernen: Was bewirken unsere Therapien? Und können wir aus diesen Sammlungen neue Ansatzpunkte für verbesserte Therapien ableiten?“

Für den Tübinger Forscher ist die Informationstechnologie damit „ein ganz wesentlicher Aspekt für die Umsetzung des Konzepts der personalisierten Medizin“. Im Alltag muss allerdings erst einmal die Hürde genommen werden, dass wichtige Informationen – von Krankenakten bis zu Studienergebnissen – oft nur auf Papier vorliegen oder sich auf unterschiedliche Computersysteme verteilen. An dieser Stelle setzt ein Projekt von SAP an: Mit seiner Connected Health Platform will der deutsche Software-Riese die Grundlagen dafür schaffen, dass Ärzte und Forscher künftig leichter Zugriff auf eine Vielzahl an Patientendaten erhalten, um sie gezielt auswerten zu können.

Im Potsdamer Innovationszentrum des Unternehmens führt Projektleiter Dominik Bertram an einem Datensatz von über 110.000 (für Demonstrationszwecke erfundenen) Patienten vor, wie es das System erlaubt, nach bestimmten Kriterien zu suchen. Etwa: Wer hat bei einer Chemotherapie das Medikament A erhalten und nach einer Pause von x Tagen eine zweite Chemotherapie begonnen, diesmal aber mit dem Medikament B? „Das ist die Grundidee bei dieser Anwendung“, erklärt Bertram, „dass man sich mit einem sehr großen Detailgrad einen Modellpatienten zusammenstellen kann, um genau die Fälle zu finden, die dazu passen. In den allermeisten Häusern geht das heute nicht.“

Die Plattform erfordert zunächst das Digitalisieren und Zusammenführen von Informationen aus unterschiedlichsten Quellen – eine technische Herausforderung, weil die Software unter anderem in der Lage sein muss, Arztbriefe automatisch zu untersuchen, um Informationen über Patienten und Behandlungsmethoden herauszulesen. Dazu kommen juristische Hürden, denn der gesetzlich streng geregelte Schutz der Privatsphäre macht in Deutschland das Sammeln und Auswerten vieler Gesundheitsinformationen schwierig oder gar unmöglich. Selbst, wenn sie anonymisiert wurden, um Rückschlüsse auf die Identität der Patienten zu verhindern.

„Niemand will Datenschutz schwächen oder abschaffen“, sagt Bertram, „aber man muss ihn neu denken.“ Ein wichtiger Schritt seien staatliche Richtlinien für die Anonymisierung, ähnlich wie die HIPAA-Regelung in den USA. Dort baute SAP mit der Krebsforscher-Vereinigung ASCO eine Datenbank für das CancerLinQ-Projekt auf, die mittlerweile mehr als eine Million Patientendaten umfasst. In Deutschland ließe sich so etwas unter derzeitigen Bedingungen nur sehr schwer realisieren, glaubt Bertram: „Hier haben Sie 17 Datenschutzbeauftragte – 16 für die Länder, einen für den Bund und in jedem Krankenhaus auch noch einen. Potenziell müssen Sie mit allen einzeln darüber sprechen, wie ein akzeptables Maß an Anonymisierung aussieht.“

Auf enorme Datenmengen sind Forscher aber angewiesen, um Menschen besser zu helfen – nicht zuletzt, weil die Zahl der Fallbeispiele sinkt, je detaillierter die Medizin auf einzelne Patienten schaut. „Jeder Mensch ist etwas anders, jeder Tumor ist etwas anders“, erklärt Nisar Malek. „Wir werden gar nicht darum herumkommen, unsere Daten auch national und international zu vernetzten, um das Maximum an Information herauszuholen.“

Höhere Gesundheitsausgaben bedeuten nicht automatisch bessere Chancen auf ein längeres Leben. Deutschland liegt bei diesem Vergleich im Mittelfeld.

Soll personalisierte Medizin Alltag werden, müssen parallel zur Analyse auch die Behandlungsmethoden stärker auf den Einzelnen abgestimmt werden. Was nützt es zu wissen, warum jemand nicht auf einen bestimmten Wirkstoff anspricht, wenn die Apotheke keine Alternativen anbieten kann? „Es muss mehr Medikamente geben“, sagt Tobias Hahn, Mitgründer des Karlsruher Startups GoSilico. Seine Firma will die Entwicklung neuer Arzneien beschleunigen, indem sie Tests, die für die Zulassung nötig sind, im Computer simuliert.

Denn es reicht nicht, vielversprechende Wirkstoffe zu entdecken – für praxistaugliche Medikamente muss es auch gelingen, die Wirkstoffe gefahrlos an den Körper zu übergeben. Normalerweise suchen Pharmakonzerne in monatelangen Laborexperimenten den besten Weg dafür. Das bedeutet hohe Kosten und geringe Ausbeute: 2015 kamen gerade mal 36 neue Arzneimittel auf den Markt, im Jahr davor 49. Oft stehen die Forscher am Ende der Versuche mit leeren Händen da – nicht unbedingt, weil die Wirkstoffe eben doch nicht wirken, sondern weil es nicht gelungen ist, mit vertretbarem Aufwand Medikamente aus ihnen zu machen.

„Es ist dramatisch, was in Laboren liegen bleibt“, sagt Hahn. Mit Hilfe von Computersimulationen lasse sich die Ausbeute deutlich erhöhen: Viele Tests, die in der Petrischale Wochen oder Monate dauern, „können wir in Minuten erledigen“, verspricht der GoSilico-Mitgründer. Bis zu 95 Prozent der bisher notwendigen Laborexperimente will die Jungfirma durch Tests in ihren Software-Modellen ersetzen – eine wichtige Voraussetzung, um personalisierte Medizin erschwinglich zu machen, argumentiert Hahn: „Man braucht einen hoch effizienten Prozess, um auch kleinste Mengen an Medikamenten herzustellen. Der bisherige Ansatz des Probierens funktioniert nicht mehr.“

Ein ähnliches Ziel verfolgt das benachbarte Startup vasQlab, das ebenfalls aus Forschungsprojekten am Karlsruher Institute of Technology (KIT) hervorgegangen ist: vasQlab entwickelt Chips, die menschliche Organe simulieren. Dazu werden Zellen und künstliche Blutbahnen per 3D-Druck in mehreren Schichten auf eine Kunststoffscheibe aufgetragen, um zum Beispiel die Funktionen von Lunge, Leber oder Niere nachzuahmen. 

Als Grundmaterial dienen menschliche Zellen, etwa aus Operationen. „Wir können die Zellen im Labor vervielfältigen und das vervielfältigte Material neu zusammensetzen“, erklärt Ute Schepers, Mitgründerin und CEO der Firma. Das Resultat ähnelt der Form nach Würfelstücken, verhält sich aber im Idealfall wie das Gewebe der gewünschten Organe. Die erste Version des 6 Zentimeter mal 2,5 Zentimer großen Chips, der Anfang 2017 auf den Markt kommen soll, erlaubt es, bis zu vier Körperfunktionen zu kombinieren.

Die Methode hat gleich mehrere Vorteile: Statt Wirkstoffe an Mäusen oder Affen zu testen, können Forscher am menschlichen Gewebe prüfen, wie sich Medikamente, an denen sie arbeiten, verhalten. „Drei Millionen Tierversuche finden jährlich allein in Deutschland statt“, sagt Schepers. „Den Großteil davon könnte man sich sparen.“ Auch die biologischen Unterschiede zwischen Mensch und Tier fallen dann nicht länger ins Gewicht: Bisher stellt sich oft erst in klinischen Tests heraus, dass Präparate, die bei Tierversuchen vielversprechend schienen, beim Menschen weniger gut wirken oder sogar schädlich sind.

Somit könnten Organ-Chips – an denen auch andere Startups arbeiten – die Entwicklung neuer Medikamente deutlich beschleunigen. „Man kann frühzeitig Nebenwirkungen erkennen, Wirkstoffe aussortieren und schneller in die klinische Testphase gehen“, sagt Schepers. Bisher dauert es im Durchschnitt 15 Jahre und kostet rund 2,5 Milliarden Euro, ein neues Arzneimittel auf den Markt zu bringen. Weil so viel auf dem Spiel steht, konzentrieren sich die Pharmakonzerne – ähnlich wie Hollywoodstudios – auf Blockbuster. Sie investieren vornehmlich in Krankheitsgebiete, bei denen sie hoffen dürfen, mit Milliarden-Umsätzen ihre Entwicklungskosten wieder hereinzuholen.

Die Vision der personalisierten Medizin verlangt genau das Gegenteil davon: hoch spezialisierte Medikamente für vergleichsweise wenige Patienten. Das bedeutet auch geringere Einnahmen je Medikament; entsprechend günstig muss die Entwicklung sein. Gut, dass der vasQlab-Chip nur 100 Euro pro Stück kosten soll.

+++ Mehr zur Zukunft der Medizin lest ihr im Special der WIRED-Ausgabe 4/2016. +++

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