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Klinische Datenintelligenz

Medizin

Als onkologisches Anwendungsszenario betrachten wir das Thema Brustkrebs, und zwar für die Prädiktion des Erkrankungsrisikos und der Prognose. Das Mammakarzinom ist der häufigste bösartige Tumor bei Frauen und die häufigste Todesursache zwischen dem 45. und 60. Lebensjahr. Das Brustkrebsrisiko wird bestimmt durch ein multimodales Zusammenspiel einer Fülle von Faktoren. Die wichtigsten sind zum einen Bildinformationen in Mammographien (wie z.B. die sog. mammographische Dichte) sowie genetische Faktoren (hoch- und niedrigpenetrante Genotypen). In Bezug auf Prognosebestimmung ist Oncotype DXTM Breast Cancer Assay ein Beispiel für einen diagnostischen Genexpressionstest, der die Eigenschaften und die Aktivität von insgesamt 21 Genen in Gewebeproben eines Brustkrebstumors untersucht. Die Ergebnisse des Tests helfen bei der Entscheidung, ob eine Chemotherapie Teil des weiteren Behandlungsplans sein sollte oder nicht. Das Anwendungsszenario Brustkrebs ist in der Verantwortung der Gynäkologischen Onkologie (GYO) der FAU in Zusammenarbeit mit der Humangenetik und der Radiologie der FAU sowie dem Fraunhofer IIS. Eine größere Datenbank von Fällen steht aus der Bavarian Breast Cancer Cases and Controls Studie zur Verfügung. Für diese Patientinnen liegen über 1.000.000 Genotypen aus der Keimbahn-DNA vor, über 44.000 Expressionswerte von Gensonden am Tumormaterial und von allen Patientinnen und gesunden Kontrollindividuen liegen die Mammografien vor. Die genetischen Daten, die Genexpressionsdaten und die Bilddaten sind derzeit mit einem eingeschränkten klinischen Datensatz verknüpft. Aktuell existiert aber noch keine Verknüpfung mit der Fülle unterschiedlichen Information, die aus der vollständigen elektronischen Patientenakte extrahiert werden könnte. Ziel dieses Anwendungsszenarios ist es deshalb, die unterschiedlichen Datentypen (Genotypdaten, Genexpressiondaten, extrahierten Bildinformationen, klinische Informationen) datenschutzkonform in einer Plattform zu integrieren und mittels modulare Anwendungsmodule (= Apps) in eine Form zu bringen, die für den Arzt und die Patientin nutzbar ist.

Der zweite Anwendungsfall betrifft die Nephrologie, speziell das Thema Nierentransplantation, ein Thema für welches die Charité umfangreiche Daten zur Verfügung stellen kann: Patientenstammdaten, Daten zu den Grund- und Begleiterkrankungen, Untersuchungsbefunddaten (z.B. Labor, Virologie, Mikrobiologie, Radiologie, Pathologie etc.), Medikationstherapiepläne, Transplantations- und Spenderdaten, Rejektionsepisoden, Hospitalisierungsdaten sowie Aufzeichnungen zu den Patientenbesuchen stehen zur Verfügung. Therapeutische Entscheidungen im Bereich der Transplantationsmedizin werden häufig auf der Basis von komplexen Informationen aus verschiedenen Datenquellen getroffen. So werden zum Beispiel bei der Allokation von Organen eine Vielzahl von Parametern aus unterschiedlichen Datenquellen berücksichtigt, die schließlich in Echtzeit zu Entscheidungen mit hoher Tragweite für den individuellen Patienten führen. Gleichzeitig sind die Entscheidungsprozesse auch modellhaft für andere Disziplinen der klinischen Medizin, da prinzipiell ähnliche Daten auch die Basis für therapeutische Entscheidungen in anderen Bereichen der Medizin sind. Besonders interessant ist, dass in der Transplantationsdatenbank Ergebnisdaten zur Verfügung stehen, welche auf den Erfolg einer Therapie schließen lassen, und dass somit die Auswertung der Daten direkt zu einer Verbesserung der Therapien und einer Steigerung der Lebensqualität der Patienten führen kann.