aiHealthLab – das Labor für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Die digitale Allgegenwärtigkeit hat die Art und Weise, wie biopharmazeutische Unternehmen klinische Studien durchführen, verändert.

Mit zunehmendem Datenvolumen und der -vielfalt werden eine genaue Datenweitergabe und Interoperabilität zu einer Herausforderung. Diese Schwierigkeiten sind nicht auf einen Mangel an Standardisierung zurückzuführen, sondern auf die Existenz mehrerer parallelerStandards, die häufig zu Verwirrung unter den Anwendern und einer Fragmentierung der angenommenen Standards führen.

MEDICT ist eine Plattform zur Verwaltung vonDaten aus digitalen Studien. Sie verfolgt einen neuen Ansatz zur Erstellung von Standards:, So führt sie das Konzept eines dynamischen Standards ein, der sich durch die Definition weiterer Spezifikationen ständig weiterentwickelt.

Diese Plattform wir von einem Konsortium aus Spezialisten von Aufsichtsbehörden, der pharmazeutischen Industrie und der Wissenschaft mit ihrem Fachwissen unterstützt. Eine Mithilfe einer Graphdatenbank, in der die erhaltenen Definitionen mit einer abstimmungsbasierten Gewichtung gekoppelt sind, werdendann Rückschlüsse auf den Standard selbst gezogen. So kann das Konsortium Änderungen verwalten und die Auswirkungen zukünftiger Versionen des Standards genau abschätzen.

Die MEDICT-Plattform bietet alle erforderlichen Editor- und Admin-Tools für die Bewertung neuer Definitionen und ist mit allen gängigen Browsern auf jedem Gerät kompatibel. Neben den Tools für Endnutzende verfügt MEDICT auch über eine API für die Entwicklung von Anwendungen von Drittanbietenden  und für die funktionale Nutzung zur Validierung unbekannter Datensatzdefinitionen. Über das Bolt-Protokoll wird zudem ein spezieller Datenbankzugriff für eine tiefgehende Echtzeit-Semantik-Analyse des Definitionsnetzwerks bereitgestellt.

MEDICT bietet der pharmazeutischen Industrie einen zentralisierten und dynamisch verwalteten Standard für digitale klinische Studien. Wir leiten derzeit das globale Konsortium und entwickeln MEDICT weiter.

Autoimmunerkrankungen (AID), zu denen unter anderem dersystemische Lupus erythematodes und Multiple Sklerose gehören, nehmen insbesondere in westlichen Ländern stetig zu. Derzeit gibt es werder eine Heilungsmöglichkeit noch allgemein verfügbare Behandlungsmethoden.

Im Jahr 2015 waren 18 klinische Studien der Phasen 2/3 zu systemischem Lupus erythematodes erfolglos, was wahrscheinlich auf eine unzureichende Patientenstratifizierung zurückzuführen ist. Eine fehlende Stratifizierung kann zu einer unzureichend informierten Medikamentengabe führen und möglicherweise dazu, dass die Patient*innen nicht darauf ansprechen, insbesondere, wenn wir die hohe Vielfalt berücksichtigen, die sich entweder aus molekularer Sicht oder aus Makrofaktoren wie Komorbiditäten ergibt.

Im Jahr 2015 waren 18 klinische Studien der Phasen 2/3 zu systemischem Lupus erythematodes erfolglos, was wahrscheinlich auf eine unzureichende Patientenstratifizierung zurückzuführen ist. Eine fehlende Stratifizierung kann zu einer unzureichend informierten Medikamentengabe führen und möglicherweise dazu, dass die Patient*innen nicht darauf ansprechen, insbesondere, wenn wir die hohe Vielfalt berücksichtigen, die sich entweder aus molekularer Sicht oder aus Makrofaktoren wie Komorbiditäten ergibt.

Um dieses Problem anzugehen, haben wir die erste Version unseres Entscheidungsunterstützungssystems, die Personalis-Software, entwickelt. Die Personalis-Plattform ist ein EHR-Tool zur Patientenstratifizierung, das Ärzten dabei helfen soll,Patient*innen zu stratifizieren und zu behandeln.

Derzeit implementieren wir Personalis als Webanwendung. Dadurch wird die Bereitstellung und geräteunabhängige Nutzung der Software erheblich erleichtert. Ein weiterer Vorteil der Verwendung eines webbasierten Frameworks ist dessen Kompatibilität mit einem agilen Entwicklungsworkflow.

In Zusammenarbeit mit unseren Partnern haben wir die Anwendung auf die Syndizierung von EHR-Daten sowie die Erstellung von „On-the-Fly”-Pivot-Tabellen zugeschnitten. Die Tools in Personalis erleichtern den Prozess der Überprüfung einer Theorie auf der Grundlage der Benutzerstratifizierung erheblich. Sie ermöglichen es, schrittweise Beobachtungen aus Patientendaten zu sammeln und kontinuierlich zu bewerten, ob die Stratifizierung der Population noch gültig ist (Population vs. Individuum) und/oder wie der*die einzelne Patient*in im Vergleich zu den aktuellen Schichten abschneidet (Individuum vs. Population).

Die Vereinheitlichung von Datenimport und Visualisierung ist ein wichtiger Aspekt der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs. Unser Ziel ist es, dieses System so weiterzuentwickeln, dass eine automatische Hypothesenprüfung für einen kontinuierlichen Datenfluss möglich wird. zu Dieser Prozess ist unerlässlich, um mit dem Fluss moderner Datenströme Schritt zu halten. Die erste Iteration der Personalis-Plattform zeigt, dass sich ein solches System automatisieren lässt, sodass, die Anwendung Ärzte zu aussagekräftigen Schichten führt, anstatt diese durch den Abgleich von Beobachtungen zu bewerten oder zu identifizieren.

Der Teil des Antikörperrepertoires, der spezifisch gegen einen bestimmten Erreger gerichtet ist, wird als dessen spezifisches Antikörper-Subrepertoire bezeichnet und macht nur einen Bruchteil der von einem Individuum produzierten Antikörper aus. Das Wissen über pathogen-spezifische Antikörper-Subrepertoires würde die Arzneimittelentwicklung in der Präzisionsmedizin enorm beschleunigen, beispielsweise bei der Entdeckung neuartiger Antikörper gegen Krebs-Neoepitope.

Die Regeln für die Entwicklung pathogen-spezifischer Antikörper und deren Zusammenhang mit unspezifischen Antikörpern im Repertoire sind jedoch noch nicht geklärt. Danio rerio (Zebrafisch) ist eines der frühesten bekannten Tiere, das ein adaptives Immunsystem entwickelt hat, das dem des Menschen ähnelt. Es enthält Ig-Genloci, die sowohl organisatorisch ähnlich sind als auch Gene enthalten, die der menschlichen Antikörperentwicklung ähneln. Dazu gehören die der kombinatorische Neuanordnung von Antikörpergensegmenten (variabel, divers, junctional) sowie somatische Hypermutation.

Mithilfe aktueller Antikörper-Sequenzierungstechniken kann das gesamte Antikörper-Repertoire des Zebrafisches mittels Hochdurchsatz-Sequenzierung erfasst werden. Wir möchten das pathogen-spezifische Antikörper-Subrepertoire im Zebrafisch-Tiermodell untersuchen, um die Grundlagen für die Identifizierung und Vorhersage von Subrepertoires in einem verallgemeinerten Rahmen zu schaffen.