Personalis, Hochschule für Life Sciences FHNW

Autoimmunerkrankungen (AID), zu denen unter anderem der systemische Lupus erythematodes und Multiple Sklerose gehören, nehmen insbesondere in westlichen Ländern stetig zu. Derzeit gibt es weder 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.

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 Webapplikation. 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.