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Digitaler Zwilling soll Basis für Personalisierte Medizin bilden

Januar 2017
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Autor: Niklas Kuczaty
Firma: VDMA Arbeitsgemeinschaft Medizintechnik
Digitaler Zwilling soll Basis für Personalisierte Medizin bilden

Im Interview mit Medizintechnologie.de erläutert Erbgutforschers Hans Lehrach seine Vision von zukünftigen individualisierten Behandlungen. Ein digitaler Zwilling für jeden Menschen habe nicht nur das Potenzial, optimale Therapien zu finden, sondern könnte auch das Gesundheitssystem revolutionieren: Denn je gezielter und wirkungsvoller Therapie und Prävention, desto besser und kostengünstiger werde die medizinische Versorgung.

Wie sieht Ihr virtueller Patient aus?

Basis des virtuellen Patienten ist seine Genomsequenz und ein Computersystem, das im Prinzip jede Zelle modellieren kann. Komplexere multizelluläre Vorgänge können durch parallel laufende und interagierende multiple Modelle dargestellt werden. [...] Wir versuchen den einzelnen Menschen möglichst genau zu charakterisieren und geben ihm dann virtuelle Medikamente. So kann man systematisch durchprobieren, welche Therapie für den einzelnen Patienten am besten ist. Wenn der virtuelle Patient tot umfällt, werden wir dieses Medikament nicht für den realen Patienten verwenden. Computermodelle erlauben uns also, Fehler zu machen und sie zu korrigieren. Wir wenden sie in zig Bereichen an, nur nicht in der Medizin und Medikamentenentwicklung.

Und was ist mit der Datenflut, die heute im Alltag schon über Smartphones, Wearables und soziale Netzwerke generiert wird? Stichwort Big-Data-Analysen.  

Landläufig versteht man unter Big Data große Mengen relativ schlecht charakterisierter Daten. Die sind o.k., wenn man zum Beispiel eine Verkaufsstrategie plant. [...] Für die Behandlung von Patienten ist diese Art von Big Data aber nicht individuell und genau genug: Eine Menge an Daten von einer großen Gruppe von Patienten zu sammeln und dann Algorithmen drüber laufen zu lassen, um die richtige Behandlung für einen einzelnen Patienten zu finden, wird in den meisten Fällen nicht wirklich funktionieren. [...]Wir brauchen deshalb sehr genaue Daten des einzelnen Patienten, die am Individuum gemessen werden. Daher tendiere ich dazu, zwischen Big Data und Deep Data zu unterscheiden.

Link: Zum kompletten Interview

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