Mit Hilfe von virtuellen Patientenmodellen und KI will die deutsche Forschung die Entwicklung von Arzneimitteln in Zukunft vereinfachen und beschleunigen. Am Sanofi BioCampus in Frankfurt wird dazu aktuell intensiv erforscht, wie sich die Wirksamkeit neuer Medikamente digital modellieren lässt – noch bevor diese in klinischen Studien getestet werden.
Mit seinen Ergebnissen will das Forschungsteam um Markus Rehberg, Ingenieur in der Translational Medicine Unit (TMU), vor allem den fünf bis acht Prozent in der deutschen Bevölkerung helfen, die von Autoimmunerkrankungen betroffen sind, wie z. B. entzündlichen Darmerkrankungen, rheumatoider Arthritis oder Asthma.
Disease Modelling in der Praxis
Um bestimmte Krankheiten digital zu simulieren, greift das Team der TMU in erster Instanz auf die Methode der Quantitativen Systempharmakologie (QSP) zurück: Dabei handelt es sich um mathematische, computergestützte Modelle, die auf Differentialgleichungen basieren. QSP-Modelle bilden ab, wie spezifische Krankheiten verlaufen und welche Wechselwirkungen Medikamente im menschlichen Körper hervorrufen.
Um zu echten Ergebnissen zu kommen, speisen die Forscher in zweiter Instanz anonymisierte Patientendaten ein: Die mathematischen Parameter beziehen sich dann auf einzelne Patienten oder eine ganze Patientengruppe. Diese „virtuellen Patienten“ können die pathophysiologischen Prozesse extrem detailliert abbilden: chemische und zelluläre Prozesse ebenso wie die molekulare Ebene und die Struktur von Gewebe. In Folge lassen sich Krankheitsverläufe nicht nur individuell präzisieren, sie werden auch für die Medikamentenforschung nutzbar.
Was die digitalen Modelle alles können
Das hat etliche Vorteile: Durch die digitalen Patientenmodelle lassen sich nicht nur wichtige Biomarker und vielversprechende Wirkstoffe frühzeitiger identifizieren. Auch das Design klinischer Studien lässt sich auf diese Weise anpassen und ressourcenschonend optimieren. Weiterhin geben die digitalen Patientenzwillinge Aufschluss über Dosierungen und Halbwertszeiten von Medikamenten.
KI-Unterstützung spielt dabei am Sanofi BioCampus eine zunehmend wichtige Rolle für die Datenanalyse, die Optimierung der Modelle und die Qualität der Vorhersagen. Mit Hilfe von KI lassen sich laut den Forschern beispielsweise Zusammenhänge durch demografische Aspekte oder Komorbiditäten aufdecken. Das Team der TMU kooperiert hierfür mit mehreren KI-Forschungsinstituten.
Die Disease-Modelling-Forschung der Frankfurter zeigt, dass QSP-Modelle und virtuelle Patientenzwillinge wesentlich dazu beitragen können, komplexe Erkrankungen zu analysieren, zu verstehen und individuell und präzise auf den Patienten abgestimmt zu therapieren.
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