Volkskrankheiten besser verstehen

Juli 2019 | Die Zeit | Gesundheit & Volkskrankheiten

Volkskrankheiten besser verstehen

In Deutschland wurde mit den Deutschen Zentren für Gesundheitsforschung (DZG) ein hocheffizientes Netzwerk zur Erforschung von Volkskrankheiten geschaffen.

Illustrationen: Daniel Balzer
Interview: Klaus Lüber / Redaktion

Herr Hrabede Angelis, immer mehr Menschen leiden an Krankheiten wie Krebs, Diabetes oder Alzheimer. Wie kann die Medizin solche Volkskrankheiten am besten in den Griff bekommen?
Vor allem, indem man sich nicht damit zufriedengibt, lediglich Symptome zu behandeln. Für die Patientinnen und Patienten ist das natürlich hilfreich, weil es Leiden mildert. Wer aber zu wirklichen medizinischen Innovationen gelangen will, muss einen Schritt weiter gehen.

 

Was meinen Sie?
Man sollte hinter die offenkundigen Beschwerden auf die Ursachen der Krankheitsbilder blicken, und zwar auf molekularer Ebene sowie auf die auslösenden Faktoren in der Umwelt. Man muss also die Grundlagen verstehen und den Kampf gegen Krankheit in ihrer ganzen Bandbreite adressieren, von der Prävention über die Diagnostik bis hin zur Therapie.

 

Dafür gibt es die Grundlagenforschung.
Richtig. Nur wissen wir inzwischen, dass Grundlagenforschung zwar notwendig, aber alleine nicht sehr effektiv ist, um die notwendige Dynamik medizinischer Innovation zu entfalten, wie wir sie uns bei komplexen Krankheitsbildern wünschen. Das Ziel sollte es sein, Forschungsergebnisse aus dem Labor möglichst schnell in die Praxis zu überführen. Dafür benötigen wir einen interdisziplinären Blick, der Grundlagenforschung mit klinischer Forschung verknüpft.

 

Wie kann das gelingen?
Zum Beispiel, indem man ernstgemeinte und dauerhafte Partnerschaften eingeht, wie sie in den sechs Deutschen Zentren für Gesundheitsforschung realisiert wurden, die sich den Feldern Herz-Kreislauf, Diabetes, Infektionen, Krebs, Lungen- und neurodegenerativen Erkrankungen widmen. Die Kernidee dabei ist die Überlegung, dass es für die Erforschung von Krankheitsursachen sehr nützlich sein kann, Entdeckungen auf molekularer Ebene schneller mit Erkenntnissen zu koppeln, die direkt aus der Behandlung von Patienten gewonnen wurden. Oder umgekehrt, indem man auf klinischer Ebene plötzlich auf Phänomene stößt, die man durch einen Blick sozusagen zurück auf die molekulare Ebene hinterfragen möchte.

 

Zum Beispiel?
Nehmen Sie das Phänomen der Rückfälle bei Krebstherapien. Zunächst läuft alles bestens, die Behandlung schlägt sehr gut an und plötzlich finden die Tumorzellen einen Weg, das Medikament zu umgehen. Dann lohnt es sich natürlich, dem ganz grundsätzlich nachzugehen: Warum ist das so, was passiert hier auf molekularer Ebene? Natürlich braucht das dann trotzdem seine Zeit, man muss auch auf Zell- und Tiermodelle zurückgreifen. Aber am Ende gewinnt man an Qualität, zum Beispiel, indem man eine neue, effektivere Leitlinie, eine neue Diagnostik oder eine neue bessere Therapie entwickelt.

 

Das heißt, es geht nicht unbedingt darum, die ja sehr langwierigen Forschungsprozesse zu beschleunigen?
Auch, aber nach wie vor ist es so, dass es von 10.000 neu entdeckten Molekülen nur eines bis zur Anwendung beim Patienten schafft – bei einer durchschnittlichen Entwicklungsdauer von rund 15 Jahren. Aber man definiert im Vorfeld viel gezielter, was überhaupt für wen funktionieren kann – einfach deshalb, weil man die Krankheit nach und nach immer besser versteht.

 

Auf welchem Stand sind wir denn gerade?
Wir wissen heute, dass in den einzelnen Volkskrankheiten sich Betroffene zwar in ihrer Symptomatik gleichen, aber durchaus unterschiedliche Ursache der Erkrankung zu Grunde liegen und auch molekular unterschiedliche Veränderungen stattfinden. Das heißt, wir lernen Subtypen kennen, die wir auch diagnostizieren können und was es langfristig möglich macht, diese auch viel spezifischer als bisher zu behandeln. Beispiel Typ-2-Diabetes: Hier ist es gelungen, eine Reihe von Subtypen zu identifiziert. Es befinden sich nun bereits neue Medikamente in der Entwicklung, sogenannte Polyagonisten, die präziser eingesetzt werden können. Ein großer Fortschritt wurde auch in der Früherkennung von Typ-1-Diabetes gemacht, bei dem es sich ja um eine Autoimmunerkrankung handelt. Tauchen mehrere sogenannte Auto-Antikörper, die sich beim Ausbruch der Krankheit gegen uns richten, schon beim gesunden Menschen auf, entwickelt dieser mit ziemlicher Sicherheit später einen Typ-1-Diabetes.

 

Welche weiteren Innovationen sind denn noch zu erwarten?
Dadurch, dass unsere Messinstrumente bestimmte Ebenen des Lebens überhaupt noch nicht zu erfassen vermögen, können wir davon ausgehen, dass wir in den nächsten Jahren noch sehr viel staunen werden. Das gilt zum Beispiel für das Feld der Epigenetik, also die Frage, welche Faktoren die Aktivität von Genen festlegen. Wir erforschen zur Zeit, wie Eltern mit erworbener Stoffwechselentgleisung molekulare Informationen über die Keimzellen an ihre Kinder weitergeben, die das Risiko, einmal an Diabetes, aber auch Herz-Kreislauf, Lungen-, neurodegenerativen oder Infektionserkrankungen zu leiden, signifikant erhöhen.

 

Welche Rolle spielt die Digitalisierung beim Kampf gegen die Volkskrankheiten?
Eine ganz entscheidende. Big Data und KI werden für einen enormen Innovationsschub bei der Auswertung von Daten sorgen. Das Ziel ist eine weitgehende Personalisierung der Medizin. Es wird möglich sein, eine ganze Reihe an individuellen Parameter mit Datenbanken abzugleichen, die Millionen anderer Patienten umfasst. Das System erkennt Korrelationen mit extrem hoher Wahrscheinlichkeit und kann daraus individuelle Empfehlungen ableiten. Um diese Forschung voranzutreiben, haben wir zwischen allen DZGs eine neue Initiative gestartet.

 

In Deutschland wird das aus Datenschutzgründen wahrscheinlich noch etwas länger dauern.
Das ist aber ein großer Fehler. Unserer Erfahrung nach sind die Menschen in viel größerem Umfang bereit, ihre Daten für die Gesundheitsforschung zur Verfügung zu stellen, als es die Gesetzgebung zulässt. Wir hätten die große Chance, Gesundheitsdaten als einen Schatz der Solidargemeinschaft zu nutzen, so wie das in zum Beispiel in den skandinavischen Ländern schon lange der Fall ist.