Bei Bluthochdruck verschreiben Ärztinnen und Ärzte Blutdrucksenker und behandeln damit lediglich das Symptom. Um medizinische Behandlungen personalisierter und somit effizienter zu gestalten, ist es allerdings in vielen Fällen erforderlich, die genauen Krankheitsmechanismen, also Ursachen, zu kennen und zu behandeln. Hier setzt das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) geförderte Projekt PoSyMed an: Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) will eine interdisziplinäre Gruppe den Ursachen von kognitivem Verfall und Alzheimer-Demenz auf die Spur kommen.

„Ohne KI hätten wir mehr Lösungsmöglichkeiten als Atome im Universum“

„Ohne KI wäre der Ansatz gar nicht denkbar“, erklärt Professor Dr. Jan Baumbach. Der Bioinformatiker ist Direktor des Instituts für Computational Biomedicine an der Universität Hamburg und leitet das Projekt. „Die Medizin verzichtet ja nicht aus Faulheit darauf, Ursachen zu behandeln. Das hängt einfach damit zusammen, dass der Suchraum oft sehr groß ist“, sagt er. Betrachtet man einzelne Gene, kann man noch mit traditionellen Algorithmen arbeiten. Bei der Entwicklung einer Krankheit können aber auch 70 von insgesamt über 20.000 menschlichen Genen zusammenspielen. Möchte man alle Kombinationsmöglichkeiten betrachten, wären das über eine Trilliarde, eine Zahl mit 21 Nullen. „Für 265 Gene hätten wir mehr mögliche Lösungen als Atome im Universum“, sagt Baumbach und ergänzt: „Das können wir einfach nicht mehr durchrechnen.“ Und da spricht er nur von Genen. Seine Arbeitsgruppe betrachtet außerdem Proteine und Stoffwechselprodukte (Metabolite), womit sich die Zahl der Möglichkeiten noch einmal vervielfacht. KI kann in diesem Meer an Möglichkeiten Muster erkennen.

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler konzentrieren sich beim Muster-Suchen zunächst auf die Alzheimer-Demenz. „Das ist einfach ein großes Menschheitsproblem, weil wir immer älter werden“, sagt Baumbach. „Außerdem haben wir hier die nötigen Datensätze.“ Eine große Studie aus Mecklenburg-Vorpommern liefert ihnen dazu Daten: Sehr viele Menschen sind hier über einen langen Zeitraum regelmäßig untersucht worden. Es gibt Daten aus Blut- und Urinproben, Bildmaterial und Diagnosen. Die These der Forschungsgruppe PoSyMed: Mithilfe einer entsprechenden KI könnten wir künftig Alzheimer-Demenz deutlich früher und personalisierter vorhersagen, sowie ursächlicher behandeln.

Möglicher Antikörper schon gefunden

Erste Ergebnisse sind vielversprechend. Die Forschenden haben einen möglichen Antikörper entdeckt, der im Blut frühzeitig auf das Risiko einer Alzheimer-Demenz hindeuten könnte. Eine deutlich frühere Diagnose würde nicht nur Möglichkeiten der Prävention stärken, sie würde es auch erlauben, die Krankheit in deutlich früheren Stadien zu untersuchen und so etwas über eben diese Phasen zu lernen. „Bisher erfolgt die Diagnose erst im späten Stadium der Krankheit, sodass wir nicht viel über deren Anfänge wissen. Auch das macht den möglichen Fund eines Antikörpers so spannend“, so Baumbach.

Jetzt schauen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, ob sich dieser Fund auch unabhängig bestätigen lässt. Dafür liefert die Studie aus Mecklenburg-Vorpommern zusätzliche Daten von anderen Menschen, die bisher nicht genutzt wurden. Baumbach rechnet in ungefähr zwei Jahren mit dem Ergebnis. Bis aus dem entdeckten Marker ein Medizinprodukt entwickelt und zugelassen ist, das Praxen und Krankenhäusern zur Verfügung steht, wird noch einmal Zeit vergehen. Die Zulassungskriterien in Deutschland sind streng.

Bioinformatik-Plattform vereinfacht künftig Diagnoseprozesse

Schon jetzt entwickelt eine Arbeitsgruppe in PoSyMed parallel zu der Erforschung der Alzheimer-Demenz eine Bioinformatik-Plattform, die es Ärztinnen und Ärzten künftig ermöglicht, KI in ihre Diagnosen einzubeziehen. „Das ist aus meiner Sicht als Bioinformatiker das eigentlich Coole“, gibt Baumbach zu: „Wir bauen eine Plattform auf, die für praktisch alle chronischen oder fortschreitenden Erkrankungen funktioniert.“ Diese Plattform soll dann der Wissenschaftsgemeinschaft zur Verfügung gestellt werden. Ein erster Prototyp existiert schon. Er lässt sich per Sprache bedienen. Eine Wissenschaftlerin oder ein Wissenschaftler – später eine Ärztin oder ein Arzt – könnte dem System sagen: „Ich habe folgende Daten, bitte überprüfe diese auf Marker für Alzheimer-Demenz.“ Momentan sind Ärztinnen und Ärzte hier darauf angewiesen, dass ein Bioinformatiker oder eine Bioinformatikerin Zeit für diese Analysen hat. Die KI hat immer Zeit. Durch sie bekämen Medizinerinnen und Mediziner schneller Ergebnisse und könnten die gewonnene Zeit für die Patienten nutzen.

Wissenschaftlicher Ansprechpartner:
Prof. Dr. Jan Baumbach
Universität Hamburg
Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften
Albert-Einstein-Ring 8−10
22607 Hamburg
jan.baumbach@uni-hamburg.de