KI hilft bei der Suche nach Krankheitsursachen: Schlüssel für den neuen Ansatz könnten medizinische Datenbanken sein

Kopfschmerzen, Bluthochdruck oder Verdauungsprobleme können Anzeichen für vielfältige Erkrankungen sein. Oftmals fokussiert sich deren Behandlung auf die betroffenen Organe bzw. Organsysteme und zielt darauf, die Symptome zu lindern. Das wollen Expertinnen und Experten, darunter auch der Informatiker Prof. Dr. David B. Blumenthal von der FAU, ändern. Denn die moderne medizinische Forschung entschlüsselt mehr und mehr Mechanismen auf molekularer Ebene, die hinter bestimmten Krankheiten stehen, und erlaubt so neue, wirksamere Ansätze in deren Therapie.

„Diesen Ansatz nennen wir Netzwerkmedizin“, erklärt David B. Blumenthal. „Er zielt darauf ab, Krankheiten nach den zu Grunde liegenden molekularen Mechanismen zu klassifizieren und nicht mehr nach Organsystemen oder Symptomen.“ So ist zum Beispiel Asthma auf molekularer Ebene verwandt mit Diabetes mellitus, obwohl auf den ersten Blick unterschiedliche Organe betroffen sind. Durch das Verständnis dieser Mechanismen und Netzwerke können Medizinerinnen und Mediziner gezieltere und wirksamere Behandlungen entwickeln, die besonders Menschen mit komplexen Erkrankungen heilen, statt nur ihre Symptome zu lindern.

Schlüssel für den neuen Ansatz könnten medizinische Datenbanken sein, in denen zum Beispiel Krankheiten mit Proteinen, genetischen Varianten, Medikamenten, Symptomen etc. in Verbindung gebracht werden. Hier beginnt die Arbeit von Professor Blumenthal und seinem Team. Denn die FAU-Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sind Experten für biomedizinische Netzwerke und damit auch dafür, mit Hilfe künstlicher Intelligenz medizinische Daten aufzubereiten und genau zu bewerten.

So hat das FAU-Team erst kürzlich mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern der Universität Hamburg, der TU Braunschweig und weiteren internationalen Kooperationspartnern wichtige internationale Medizin-Datenbanken daraufhin untersucht, wie nützlich sie bei der Entschlüsselung von molekularen Krankheitsmechanismen sein können. „Unsere Studie hat gezeigt, dass die unkritische Nutzung von großen öffentlich verfügbaren Datenbanken für die Suche nach Krankheitsmechanismen problematisch ist, weil die organ- und symptombasierten Krankheitsdefinitionen die Suchergebnisse verzerren“, sagt Professor Blumenthal. „Um die Versprechen der Netzwerk- und Präzisionsmedizin einzulösen, bleiben fokussierte Studien mit molekularen Daten für gut charakterisierte Patientenkohorten der Goldstandard.“

Er ergänzt: „In enger Zusammenarbeit mit Immunologen von der TU München arbeiten wir derzeit zum Beispiel an KI-Modellen, mit denen wir molekulare Faktoren identifizieren wollen, die den Erfolg von Immuntherapie bei Krebs begünstigen oder erschweren.“ Die Professur wird im Rahmen der Hightech Agenda Bayern gefördert.

Foto: FAU/ Colourbox.de