Bild (Virtual-Reality-Technologie): ©HLRS

Die Biotechnologie ist eine multidisziplinäre Wissenschaft, die Naturwissenschaften mit Ingenieurswissenschaften, wie Verfahrenstechnik und Materialwissenschaften, verbindet. Und das, seit man sie zu mehr als nur Bierbrauen nutzt. Seit Mitte des 20. Jahrhunderts hat die moderne Biotechnologie gentechnische und molekularbiologische Erkenntnisse und Methoden im Portfolio. Die Errungenschaften daraus? Nichts, worüber wir uns Gedanken machen, sie begleiten uns unmerklich jeden Tag: Grundchemikalien, Pflanzensorten, Diagnosemethoden, Biosensoren und pharmazeutische Wirkstoffe. Ist der Anwendungsbereich Medizin, spricht man von Roter Biotechnologie. Und dieser Bereich ist brandaktuell, mit einer prekären Lizenz.

Dem Infektionsgeschehen auf der Spur – 007 allein reicht nicht

Überall werden verschiedenste Methoden angewandt, um dem neuen Coronavirus aufzulauern und COVID-19 zu bekämpfen. Mr. Bond, übernehmen Sie. Angefangen von Stammbaumanalysen, die Aufschluss über Aufkommen und Verbreitung von SARS-CoV-2 geben und anhand von Sequenzdaten Mutationen aufdecken, über strukturelle Darstellung der Virusandockflächen bis hin zur Entwicklung von möglichen Medikamenten und Impfstoffen. All dem liegen Daten zugrunde. Riesige Datenmengen. Und hier kommt eine neue Wissenschaft ins Spiel: Data Science und Computer Aided Drug Design (CADD), Errungenschaften werden auch In-Silico-Innovationen genannt. Denn die Lizenz zum Töten ist das eine. Doch selbst Bond wird an seine Grenzen kommen, sobald er seine Feinde errechnen muss. Aufgrund dieser rasanten Zunahme von semi- und unstrukturierten Daten verschwimmen die Grenzen der Biotechnologie-Industrie und IT zusehends.

Beim Infektionsgeschehen durch das neue Coronavirus-Pandemie ist die Analyse der komplexen Vorgänge des Entfaltungsprozesses bei Eindringen in die Wirtszelle ein Brennpunkt. Die detailgenaue Darstellung der einzelnen Strukturen, z. B. durch Kryoelektronenmikroskopie in Verbindung mit bildgebenden Technologien, erzeugen riesige Datenmenge. Diese können als Grundlagen für verschiedene Modellrechnungen zu Schlüsselstrukturen dienen. So können passgenaue Strukturmodelle als Medikamentendesign entwickelt werden, ob es um die Blockade der Erreger-Eintrittsstelle oder von Enzymen und weiteren Co-Faktoren geht.

In der aktuellen Corona-Pandemie kann Data Science mit Big Data und Smart Data, Simulationen und Hochleistungsrechnen (High Performance Computing) nicht nur auf Molekülebene helfen, sondern auch bei der Erkennung von Infektionsmuster. Welche Möglichkeiten sich hier bieten, ist im Artikel „Mit Höchstleistungsrechnen und Data Analytics gegen das Coronavirus“ über das Technologieberatungs-Unternehmen SICOS BW beschrieben. Ziel des Dienstleisters ist, KMUs, Instituten und Softwareherstellern den Zugang zu Höchstleistungsrechnen und Data Analytics zu erleichtern. Durch seinen universitären Partner, dem Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS), stellt das Unternehmen Analytics-Kompetenz und Infrastruktur zur Verfügung. Unter Nutzung von HAWK, dem Flaggschiff unter den Supercomputern des HLRS und Europas schnellsten Rechner mit 26 Petaflops. Er ermöglicht in Verbindung mit anderen Plattformen für Hochleistungsdatenanalyse und künstlicher Intelligenz die Unterstützung neuartiger Arbeitsabläufe, Simulation, Datenerzeugung sowie -analyse und kombiniert dies mit Deep Learning.

Hawk Supercomputer, Data Science (©HLRS)

Treffsicherheit erhöhen

In den letzten Jahren hat eine geringere Anzahl neuer chemischer Wirkstoffe bei der Medikamentenentwicklung zu wachsender Besorgnis geführt. Die Gründe? Zum einen kann dies an hinkender finanzieller Unterstützung bei der Grundlagenforschung liegen. Zum anderen auch daran, dass die angewandten Wissenschaften mit den Fortschritten der Grundlagenwissenschaften nicht immer Schritt halten können. Gerade hier ist der Einsatz alternativer Instrumente erforderlich, um schneller, sicherer und kostengünstiger Antworten zur Wirksamkeit und Sicherheit von Arzneimitteln und Therapien zu erhalten. Computer Aided Drug Design und Data Analytics sind solche Werkzeuge, die in allen Phasen der Arzneimittelentwicklung, von der präklinischen Entdeckung bis zur späten klinischen Entwicklung, entscheidend unterstützen können. Gerade die umfassende Datenanalyse ermöglicht es, nur ein potentes Leitmoleküls spezifisch und schnell auszuwählen und so die späten klinischen Misserfolge zu verhindern. Zudem lassen sich dadurch die Kosten erheblich reduzieren.

Das ist auch ein wichtiger Aspekt für die Personalisierte Medizin. Viele generalisierte Therapien, wie z. B. allgemein verfügbare Krebstherapien, können noch immer bei vielen Patienten nicht greifen und sind oft nicht zielgerichtet. Zudem verschlingen sie viel Geld. Durch Data Analytics und KI kann die Diagnostik viel genauer und die Therapie entsprechend treffsicherer werden. Ärzte, die mühevoll einzelne Bilddaten auswerten, werden durch automatisierte Systeme unterstützt, z. B. um die für die Krebsimmuntherapie relevanten Rezeptoren genauer zu identifizieren. Künftig können hier künstlich intelligente Systeme unterstützen, die mit jedem analysierten Röntgen-, MRT- oder CT-Bild mehr Informationen erhalten, Muster erkennen und Verknüpfungen herstellen. Somit kann die Fehlinterpretation bei der Diagnose durch die Masse an genauen Daten gesenkt und die jeweilige anschließende Behandlung zielgenauer werden. Systeme aus Künstlicher Intelligenz können zudem Gesundheitsdaten nach Auffälligkeiten und Korrelationen durchsuchen.

Schlüsseltechnologien aus der Informationstechnologie ermöglichen vieles. Die Revolution der Diagnostik hat durch die immer schnellere und kostengünstigere Analyse des menschlichen Erbguts schon lange begonnen. Hat die Entschlüsselung des ersten Genoms um die Jahrtausendwende noch 15 Jahre gedauert und mehr als drei Milliarden Dollar verschlungen, dauert das Verfahren heute rund einen Tag und kostet ein paar Tausend Euro. Entscheidend ist, welche Chancen man nutzt und wie schnell. Sag niemals nie, wäre Mr. Bonds Antwort.

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Schwerelosigkeit – Kann Forschung im Weltall die Medizin revolutionieren?

Medizintechnik-Innovationen und Personalisierte Medizin

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Welche Möglichkeiten ergeben sich durch bildgebende Verfahren und Big Data?

Vergleichbar mit der Entdeckung des Penicillins erlebt die Medizin durch Digitalisierung, Big Data und KI eine neue Ära. Drei Attribute – drei Bereiche: Da ist zum einem das Monitoring, etwa durch Wearables wie Smartwatches, die signifikante Abweichungen bei essenziellen Körperdaten rückmelden. Krankheiten können so im Frühstadium erkannt und entsprechend behandelt werden.

Die Diagnostik als zweites Feld kann durch künstlich intelligente Systeme mit jedem analysierten Bild aus bildgebenden Verfahren klüger werden. In rasanter Geschwindigkeit können Daten und Krankenakten mit einer riesigen Menge Informationen äußerst genau verglichen werden. Wie eine effiziente Automatisierung und Prozessoptimierung zum Beispiel auch im OP-Saal für eine zielgerichtete Therapie aussehen kann, ist im Blog Operationssaal der Zukunft beschrieben.

Und drittens haben Big Data und Künstliche Intelligenz das Potenzial, schneller und genauer nach neuen Substanzen, Arzneimitteln und Therapien zu suchen. Bisher werden unzählige Analysen aus Molekülkombinationen, Tierversuche und klinische Studien auf Wirksamkeit durchgeführt. A long way – bis schließlich ein neues Medikament entsteht, oder auch durchfällt. Ein milliardenschweres Pokerspiel. Durch computergestützte Prognoseverfahren, die auf einen riesigen Pool an Forschungsdaten zugreifen, könnte dies effizienter und gewinnbringender verlaufen.

Ein aktuelles Beispiel liefert die Corona-Krise: Am 22. März legten Wissenschaftler dem Verteidigungsministerium und dem Bundeskanzleramt eine Studie vor. Das Strategiepapier mit dem Titel „Wie wir Covid-19 unter Kontrolle bekommen“ beschreibt, dass längerfristig auch der Einsatz von Big Data unumgänglich sei.

Big Data und Hochleistungsrechnen sind bei Entwicklungen neuer Therapien und auch, wie uns aktuell aufgezeigt wird, Eindämmung von Pandemien essenziell, um schnelle, sichere und kostengünstige Antworten finden zu können. Viele Daten fließen dabei ein, ob es um die detailgenaue Analyse zu Mechanismen geht, die das Eindringen und Replizieren von Erregern erleichtern, oder um Mustererkennung von Infektionsketten.

Medizintechnik-Innovationen: Reglementierungen und Datenschutz

Der intensive Austausch innerhalb Fachkreise im Gesundheitssektor ist essenziell, um weiterführend Regelungen mit der Gesetzgebung und Krankenkassen zu ermöglichen und so die Erstattung besser an die Lebensqualität anzupassen. Um den Blick auf den Patienten und sein Wohlergehen zu richten, anstatt auf abstrakte Reglementierungen und Verfahren (wie z. B. generaliserte Krebstherapien), rückt die Personalisierte Medizin immer stärker in den Fokus. In einigen Datenanalysen konnte bereits nachgewiesen werden, dass maßgeschneiderte, individuelle Therapien besser wirken und so auf Dauer Kosten sparen.

Ein wichtiger Ansatzpunkt wäre, Reglementierungen im Life-Science-Bereich europaweit anzugleichen. Das gilt sowohl für den Medizintechnik-Bereich als auch für Entwicklung von neuen Molekülsubstanzen für die medikamentöse und Impfstoff-Therapie. Gerade bei schnell aufkommenden Epidemien oder Pandemien, z. B. der Corona-Pandemie, ist eine zielgreichtete Vorgehensweise entscheidend. Dazu sind auch Abkürzung von Zulassungsverfahren eine Beachtung wert. Das schließt auch verstärkte Wissenschaftsvernetzung und Datenaustausch für einen guten Gesundheitszustand in der Bevölkerungen ein.

Datenschutz ist ein großes und wichtiges Thema. Allerdings ist das Konzept gerade in den Life Sciences nicht ausgereift. Reglementierungen bergen die Gefahr, nicht förderlich für innovative Entwicklungen zu sein. Viele Wissenschaftler fürchten eine Zensur oder haben Angst vor nicht absehbaren Konsequenzen. Hier wäre es wichtig, Reglementierungen praxisnah anzupassen und den offenen Austausch zwischen Politik und Wissenschaft zu fördern. Dabei geht es nicht zwingend um wissenschaftlich-technischen Hintergründe im Detail, sondern um Zusammenhänge und Auswirkungen der verschiedenen Ansätze.
Digitale Sicherheit verläuft auf mehreren Ebenen, oberste Priorität hat dabei die Infrastruktursicherheit.

Wie sieht ein gutes Management aus? Und was sind die Hürden zu Medizintechnik-Innovationen?

Die Frage, wie man ein Life Sciences-Produkt auf den Markt bringt, beschäftigt viele Wissenschaftler. Dazu hat Dr. Vitor Viera der INOVA GmbH in einem Interview Aufschluss gegeben. Er kennt die fünf entscheidenden Schritte genau:

• Problemlösung aus Patientensicht,
• Finanzierung,
• Bildung eines interdisziplinären Teams,
• Berücksichtigung der Gesetzeslage bei der Ausarbeitung des Business-Models sowie
• Unterstützung durch Förder- und Accelerator-Programmen sowie Marktkenner.

Im Gespräch mit dem Geschäftsführer des Dienstleisters für Innovationsmanagement und Softwareentwicklung in Heidelberg ließen sich Einblicke in das Thema Innovationsmanagement in der Gesundheitsindustrie gewinnen – von Chancen, Hemmnissen und riesigen Wachstumspotenzialen: Innovationsmanagement in Life Sciences – Inova DE liefert Einblicke

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