Heilen mit Daten

Was leisten digitale Tools inzwischen bei der Vorbeugung und Behandlung von Krankheiten? Und welche neuen Chancen bietet Künstliche Intelligenz?

Illustration: Sabine Zentek
Illustration: Sabine Zentek
Dr. Ulrike Schupp Redaktion

Noch ist das Programm „Deepflash“ ein Geheimtipp. Forschende, die sich mit Biobildanalysen, konkret mit der Auswertung mikroskopischer Bilder von Gewebeschnitten, befassen, können das Open-Source-Tool über den Browser aufrufen oder auf dem Computer installieren. Auch ohne viel Fachwissen zu künstlicher Intelligenz ist es leicht zu bedienen. Zurzeit werden Mikroskopiebilder meist noch per Hand ausgewertet, zum Beispiel, um nach zeitintensivem Durchzählen sagen zu können, wie viele Krebszellen sich in einem Lymphknoten befinden. Werden die Bilder zuverlässig und zugleich zügiger ausgewertet, erhalten Patientinnen und Patienten ihre Diagnose künftig schneller und können auch ihre Therapie eher beginnen.

Das Programm Deepflash, das der Wirtschaftsinformatiker Matthias Griebel und der Mediziner Philipp Sodmann von der Universität Würzburg entwickelt haben, erkennt von sich aus auch Uneindeutigkeiten. In diesem Fall signalisiert die Software: „Hier müssen noch einmal Menschen draufschauen.“ Eine Ärztin oder ein Arzt ziehen die Schlussfolgerungen aus den Ergebnissen. Das Tool wird mithilfe umfangreicher Datensätze fortlaufend trainiert, damit es zuverlässig funktioniert. Es lernt auf diese Weise auch, verschiedene funktionelle Gewebseinheiten zu erkennen und kann dann bei unterschiedlichen Erkrankungen eingesetzt werden.

Für Deepflash wurden die beiden Entwickler sogar mehrfach ausgezeichnet. Das Programm ist eines von vielen Beispielen für den Einsatz künstlicher Intelligenz und ihrer Möglichkeiten, die weit über inzwischen vertraute Tools wie Wearables oder Apps hinausgehen. Das 2016 gestartete internationale „Human BioMolecular Atlas Program“ arbeitet zum Beispiel erfolgreich daran, alle 37 Billionen Zellen des Menschen abzubilden und zu analysieren. An diesem Projekt sind weltweit über 2.000 Forschende beteiligt. Ohne KI wäre es nahezu unmöglich, all diese Zellen zu untersuchen und die dazugehörige Datenflut zu bündeln. Der Atlas soll unter anderem zeigen, an welchen Geweben die Rezeptoren für welche Erkrankungen sitzen. So konnte etwa schon nachgewiesen werden, dass in der Nase Rezeptoren für Covid-19 ansässig sind.

Für Furore sorgte vor Kurzem auch „AlphaFold“, eine KI von DeepMind, einem KI-Forschungsinstitut. Gegründet wurde es 2010 von Demis Hassabis, einem Informatiker, Computerspiel-Entwickler und Neurowissenschaftler, zusammen mit dem ehemaligen Google-Produktmanager Mustafa Suleyman und gehört nun zum Alphabet Konzern. AlphaFold hat ein Jahr nach seiner Freigabe durch das Unternehmen über 200 Millionen 3D-Modelle berechnet, welche die Strukturen von fast allen der rund 350.000 Proteine vorhersagen, die der Wissenschaft bekannt sind, und damit anscheinend ein Jahrhundertproblem der Biologie gelöst.

Proteine steuern lebenswichtige Prozesse im menschlichen Körper. Sie sind allerdings in ihrer 3D-Struktur und ihrer spezifischen Faltung hochkomplex, sodass es bisher Jahre dauerte, einzelne von ihnen zu analysieren. Je mehr die Medizin über sie weiß, desto besser lassen sich Erkrankungen verstehen und behandeln. Als lernende Software sagt AlphaFold auf der Basis von Aminosäuren die Faltungsmuster der Proteine vorher. Entwickelt wurde das Programm gemeinsam mit dem EMBL's European Bioinformatics Institute. Die Proteindatenbank, die so entstanden ist, steht als Open Source zur Verfügung und soll unter anderem dabei helfen, herauszufinden, wie Medikamente individueller auf Patientinnen und Patienten abgestimmt werden können.

Einen großen Nutzen bieten digitale Tools, die Diagnostik und Therapie unmittelbar unterstützen. Zum Beispiel sollen neue Sensorsysteme mithilfe künstlicher Intelligenz die menschliche Stimme analysieren, damit untersucht werden kann, wie sich Krankheitsverläufe darin widerspiegeln. Damit soll auch erforscht werden, wie sich vokale Biomarker in die Gesundheitsversorgung integrieren lassen. Ein Sensorsystem zur Unterstützung von Patientinnen und Patienten mit Herzschwäche wird derzeit gemeinsam von Zana Technologies, dem Deutschen Zentrum für Herzinsuffizienz und der auf entsprechende Hardware spezialisierten Cosinuss° GmbH im Projekt „Unisono“ entwickelt. Das Sensorsystem, das am Ohr getragen wird, soll künftig unter anderem anzeigen können, wann sich der Zustand der Betroffenen verschlechtert. Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung mit 1,248 Mio. Euro geförderte Entwicklungsprojekt Unisono könnte einen wichtigen Beitrag bei der Behandlung von Patientinnen und Patienten mit Herzschwäche leisten. Unter anderem lassen sich über das Sensorsystem die Krankenhausaufenthalte der Betroffenen reduzieren.

Möglich ist das alles, weil sich eben nicht nur Gefühle wie Freude, Wut oder Angst in der Stimme ausdrücken, sondern auch bestehende Erkrankungen und der aktuelle Zustand der Patientinnen und Patienten. Unter anderem können Stimmanalysen Biomarker für die Lungenfunktion anzeigen. Die Stimme kann psychisch-neurologische Probleme widerspiegeln oder eventuell auch den Covid-19-Status eines Menschen. „Eine Herzinsuffizienz ist insbesondere durch häufig wiederkehrende Wassereinlagerungen im Körper gekennzeichnet. Betreffen diese sogenannten Ödeme die Stimmlippen und die Lunge, kann sich das auf die Stimme der Betroffenen auswirken“, erklärt Dr. Fabian Kerwagen, Projektleiter von Unisono am Deutschen Zentrum für Herzinsuffizienz. Veränderungen der Stimme sind Frühindikatoren für Veränderungen des Gesundheitszustands. Stimmliche Biomarker eröffnen neue Möglichkeiten für Telemonitoring und Prävention bei Menschen mit einer Herzschwäche, an der bundesweit immerhin fast vier Millionen Menschen leiden.

Auch Patientinnen und Patienten mit pulmonaler arterieller Hypertonie (PAH), einer Krankheit, bei der der Blutdruck im Lungenkreislauf chronisch erhöht ist, profitieren von digitalen Innovationen. Die PH Human™ App, die von Janssen in Zusammenarbeit mit Fachärzt:innen und Patient:innen entwickelt wurde, lässt sich kostenfrei bei Google Play und im App Store herunterladen. Sie soll Betroffene und ihre Therapeutinnen und Therapeuten dabei unterstützen, den Krankheitsverlauf noch besser zu überwachen.

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