Gesundheit & Innovation

Sanofi Deutschland

Immunologischen Erkrankungen begegnen

Digitale Prozesse in der Erforschung von Medikamenten

11.04.2024 13 min Staffel 5 Episode 2

Zusammenfassung & Show Notes

Das menschliche Immunsystem ist komplex - wie kann man ein besseres Verständnis für durch das Immunsystem verursachte Erkrankungen erhalten? Virtuelle Patient*innen und digitale Prozesse in der Gesundheitsforschung können ein Ansatz sein, um innovative Therapien zu entwickeln. In dieser Folge tauchen wir in die Immunologie und Computersimulationen sowie Künstliche Intelligenz ein.

Transkript

Britta Wagenhuber
00:00:01
Das ist auf jeden Fall eine Zukunftsvision, eine digitale Kopie eines jeden Patienten zu erstellen und dann eben zielgerichtet genau für diesen Patienten vorherzusagen, welches Medikament in welcher Dosierung ist jetzt am besten geeignet.
Sprecher
00:00:17
Das klingt tatsächlich nach einer Zukunftsvision, wie man sie sonst bisher eigentlich nur aus Science-Fiction-Geschichten kennt. Der Mensch, komplett digital erfasst, als 3D-Hologramm im Raum schwebend abgebildet und der Computer zeigt sofort, welche Erkrankung hinter den Symptomen steckt und wie diese behandelt werden kann. Natürlich sind wir von solchen Situationen, wie wir sie uns bisher auf den Krankenstationen von Star Trek-Raumschiffen vorstellen, noch weit entfernt. Doch ganz so utopisch ist die Vorstellung von virtuellen Patient*innen nicht. Ganz im Gegenteil. Schon heute sind diese ein wichtiger Bestandteil in der Gesundheits-Forschung, um die Entwicklung immer besserer und passgenauerer Therapien für viele Erkrankungen zu beschleunigen. Und sein Zukunftspotential ist groß. Und damit herzlich willkommen, zu „Gesundheit und Innovation“, dem Podcast, in dem wir über wissenschaftliche Entdeckungen, medizinischen Fortschritt und moderne Fertigung berichten. Wir erklären, mit welchem Potenzial wir die Medizin verändern wollen, um für Millionen Menschen das Unmögliche möglich zu machen. In dieser Folge sprechen wir also über virtuelle Patienten*innen, über digitale Prozesse in der Gesundheitsforschung und über das Immunsystem. Unser körpereigenes Abwehrsystem ist nämlich nicht nur ein faszinierendes Wunderwerk, das uns vor Krankheitserregern, Parasiten, Fremdkörpern oder anderen schädlichen Eindringlingen schützt. Es sorgt auch im Körper selbst für Ordnung. Indem es zum Beispiel krankhafte oder entartete Zellen angreift, zerstört und aus dem Organismus entfernt. Doch kann es in diesem komplexen System mit seinen vielfältigen Anforderungen und Aufgaben auch zu Störungen kommen. Allergien sind zum Beispiel eine weit verbreitete Überreaktion des Immunsystems. Schätzungsweise jeder fünfte Mensch in Deutschland ist davon betroffen. Fünf bis acht Prozent leiden an einer Autoimmunerkrankung, das heißt, das Immunsystem richtet sich gegen den eigenen Körper und greift dabei nicht mehr nur kranke, sondern auch vollkommen gesunde Zellen an. Die Immunologie beschäftigt sich mit der Erforschung des Immunsystems und versucht Lösungen zu finden, für die vielfältigen Erkrankungen, an denen es beteiligt ist, weiß Britta Wagenhuber.
Britta Wagenhuber
00:02:35
Jeder kennt sicherlich Erkrankungen wie Asthma, wie Typ1-Diabetes, Neurodermitis, entzündliche Darmerkrankungen. Das sind Krankheitsfelder, mit denen wir uns bei Sanofi beschäftigen und für die wir Therapien entwickeln und erforschen. Das heißt, das verbirgt sich bei uns hinter dem Begriff Immunologie, also Erkrankungen, die sich auf das Immunsystem beziehen.
Sprecher
00:03:01
Britta Wagenhuber ist Mathematikerin. Bei Sanofi in Deutschland arbeitet sie im Bereich Quantitative System-Pharmakologie. Das bedeutet, sie baut mit ihren Kolleginnen und Kollegen sogenannte mechanistische Computermodelle.
Britta Wagenhuber
00:03:16
Mechanistische Computermodelle beschreiben in mathematischen Gleichungen die biologischen und pharmakologischen Zusammenhänge. Das heißt, es ist eigentlich eine Übersetzung der Physiologie und der Pharmakologie in mathematische Gleichungen. Deshalb mechanistisches Modell. Und das bietet den Vorteil, dass diese Computermodelle eben auch Zusammenhänge erklären können, Daten interpretierbar machen, die vielleicht so nicht intuitiv verständlich sind.
Sprecher
00:03:43
Auch weil die Datenmenge und das Verständnis, was die Forschenden mittlerweile über die Funktionsweise des Immunsystems haben, immer größer, komplexer und detaillierter wird. Und weil die moderne Forschung immer neue Möglichkeiten eröffnet, Wissen zu generieren. Das weiß auch Nadine Biesemann, die bei Sanofi in Deutschland in der therapeutischen Einheit Immunologie arbeitet.
Nadine Biesemann
00:04:06
Wir können mittlerweile auf Technologieebene uns jede einzelne Immunzelle anschauen und uns alle Gene und alle Proteine in dieser Immunzelle anschauen. Das heißt, wir sind technologisch mittlerweile so weit, dass wir hoffen können, dass diese ganzen neuen Technologien uns helfen, neue Therapieansätze zu finden.
Sprecher
00:04:25
All diese Informationen zusammenzuführen, daran arbeiten Britta Wagenhuber und ihre Kolleginnen und Kollegen. Indem sie die physiologischen Zusammenhänge im menschlichen Körper abbilden und Wechselwirkungen simulieren. Kurz: Sie erschaffen sogenannte virtuelle Patient*innen.
Britta Wagenhuber
00:04:43
Wir erstellen diese Computermodelle aus vielfältigen Wissensquellen, zum Beispiel aus der Literatur, aber auch aus unseren Daten, aus unseren Forschungslaboren bzw. auch aus anonymisierten Patientendaten aus unseren klinischen Studien. Das heißt, vielfältige Wissensquellen und anonymisierte Daten fließen in diese Computermodelle ein, die es uns dann ermöglichen, in virtuellen Patienten klinische Studien zu simulieren und Vorhersagen zur Wirksamkeit von Wirkmechanismen zu erstellen.
Sprecher
00:05:14
Mit Hilfe der Simulation lässt sich dann die Entwicklung neuer Medikamente signifikant verbessern und beschleunigen. Schließlich geht es bei der Entwicklung neuer Therapien nicht nur darum den passenden Wirkstoff zu finden, sondern auch um viele weitere Faktoren wie zum Beispiel die richtige Dosierung. Wie viel Wirkstoff braucht man? Wann und wie oft wird er verabreicht? Das alles sind Fragen, die man Stück für Stück in aufwändigen klinischen Studien mit echten Patient*innen herausfinden kann. Mit Hilfe der virtuellen Patient*innen lässt sich vieles davon aber auch schon vorab am Computer simulieren. Um so das optimale Studiendesign zu finden, was dann wiederum die Erfolgswahrscheinlichkeit der anschließenden real durchgeführten klinischen Studie erhöht.
Britta Wagenhuber
00:05:58
Zum Teil ist es uns auch schon gelungen, klinische Studien zu ersetzen durch Computersimulation oder Teile davon. Und es bringt den großen Vorteil mit sich, dass wir die klinische Entwicklung durch innovative, computergestützte Ansätze und künstliche Intelligenz beschleunigen können, um damit dann eben auch innovative Medikamente schneller für Patienten bereitzustellen.
Sprecher
00:06:20
Denn die Entwicklung neuer Arzneimittel ist ein langwieriger und aufwändiger Prozess. Im Schnitt vergehen 13 Jahre bis aus tausenden potentiellen Wirkstoffkandidaten der richtige gefunden und schlussendlich daraus ein Medikament entstanden ist, das den Patientinnen und Patienten bei ihrer Erkrankung hilft. Doch auch die Entwicklung der virtuellen Patient*innen ist ein aufwändiger Prozess, der durch kontinuierliche Verbesserungen, Ergänzungen, Kalibrierungen und natürlich auch durch das Evaluieren der Vorhersage-Qualität geprägt ist.
Britta Wagenhuber
00:06:54
Wir haben Computermodelle entwickelt im Indikationsbereich der Neurodermitis, für Asthma, für entzündliche Darmerkrankungen und für die rheumatoide Arthritis. Diese Modelle sind bereits sehr robust, haben eine hohe prädiktive Power und können damit eben gute Vorhersagen zur Unterstützung unserer klinischen Forschung und Entwicklung treffen.
Sprecher
00:07:15
Der Vorteil der virtuellen Patient*innen ist zudem, dass sie in verschiedenen Zusammenhängen und unterschiedlichen Fragestellungen eingesetzt werden können. Durch das Verändern von einzelnen Parametern versuchen die Forschenden so zum Beispiel auch herauszufinden, woran es liegt, dass ein Arzneimittel manchmal besser, manchmal schlechter wirkt.
Britta Wagenhuber
00:07:36
Gerade in immunologischen Erkrankungen gibt es immer wieder Patientengruppen, die sehr gut auf Medikation ansprechen. Es gibt aber auch Patienten- Subgruppen, bei denen wirken Medikamente nicht und diesen Zusammenhang besser zu entschlüsseln: a) Welcher Patient spricht gut an auf eine gewisse Therapie und b) aber auch für welchen Patienten-Subtypen ist ein gewisses Medikament besser oder schlechter geeignet, das ist noch ein sehr großes Forschungsfeld.
Sprecher
00:08:05
Geschlecht, Alter, Vorerkrankungen, Wechselwirkungen mit anderen Wirkstoffen, genetische Komponenten – die Liste von möglichen Variablen ist dabei lang und je weiter die Forschung die komplexen Zusammenhänge in unserem Körper entschlüsselt, desto komplexer können auch die Computermodelle hinter den virtuellen Patienten werden. Aus diesem Grund konzentrieren sich die Forscherinnen und Forscher bisher auch auf einzelne Teile des Menschen, sagt Britta Wagenhuber. Ihr Asthma-Modell bildet beispielsweise bisher hauptsächlich die Lunge detailliert ab. Für das komplette digitale Abbild eines Menschen reiche die Computerpower bislang auch einfach noch nicht aus.
Britta Wagenhuber
00:08:45
Dazu ist der Mensch auch viel zu komplex. Außerdem ist es, glaube ich, wichtig, dazuzusagen, dass die Computermodelle auch eine Vereinfachung darstellen. Also man könnte sich auch so ein bisschen vorstellen wie eine Landkarte. Wenn die eins-zu-eins das abbilden würde, was wirklich auf der Welt geschieht, dann wäre so eine Landkarte natürlich auch nicht mehr nützlich und würde nicht ins Handschuhfach passen. Also das ist, glaube ich, ein ganz gutes Bild, um sich vorzustellen, dass wir Prozesse vereinfachen.
Sprecher
00:09:12
Dennoch ist das Potential groß, mit Hilfe immer leistungsfähigerer Technologien auch die Möglichkeiten der Forschung immer weiter auszubauen. Quantencomputer können parallele Berechnungen und Simulationen in komplexen Systemen enorm beschleunigen. Künstliche Intelligenz bietet neue Möglichkeiten große Datenmengen auswerten. All diese Informationen fließen dann wiederum in die Verfeinerung der mechanistischen Modelle, die für Britta Wagenhuber letztlich so eine Art Wissenscontainer darstellen, die all die Prozesse und Zusammenhänge enthalten, die sie und ihre Kolleginnen und Kollegen aus vielen anderen Fachbereichen bereits gesammelt und verstanden haben. Denn all das ist nur durch gute Zusammenarbeit möglich. Durch die Kooperation von Spezialisten aus den Bereichen Immunologie, Pharmakologie, Medizin, Informatik und anderen Disziplinen. Das weiß auch Nadine Biesemann aus der therapeutischen Einheit Immunologie.
Nadine Biesemann
00:10:11
Das heißt, es ist eine sehr wichtige Interaktion zwischen den Experten in der Bioinformatik, in der Digitalisierung und den Immunologen notwendig, dass wir die ganzen Datenmengen auch wirklich richtig interpretieren und die richtigen Fragen stellen. Machine Learning hilft uns dabei sehr, um die Erkrankung besser zu verstehen. Und wenn wir die Erkrankung besser verstehen, können wir bessere Therapien entwickeln.
Sprecher
00:10:32
Für das Gesundheitsunternehmen Sanofi bedeutet das, die Expertise nicht nur intern zu bündeln, sondern auch durch Kooperationen mit Startups, anderen Unternehmen und Forschungseinrichten zusätzliche Ressourcen und Kompetenzen einzubinden.
Nadine Biesemann
00:10:47
Wir haben einen sehr großen Schwerpunkt auf dem besseren Verständnis von Erkrankungen über Kollaborationen sowohl mit anderen Pharmafirmen als auch mit verschiedenen Universitäten. Dass wir wirklich alle zusammen versuchen, die Erkrankungen besser zu verstehen, große Datenmengen zu erheben, weil das können wir als eine Firma nicht alleine und die Daten dann zu analysieren und dann im Labor zu überprüfen, ob das potenziell gute neue Therapieansätze sind.
Sprecher
00:11:14
Auch Britta Wagenhuber schätzt diesen Austausch. Es sei diese Mischung, die sie an ihrer Arbeit begeistere. Das Fachliche und wenn man sieht, dass die erarbeiteten Modelle zuverlässige Vorhersagen erzeugen. Der regelmäßige Austausch mit den Kolleginnen und Kollegen und auch den externen Partnern. Und nicht zuletzt die Aussicht, Patientinnen und Patienten helfen zu können, für die es bisher noch keine Therapieoptionen gibt. Ihre mechanistischen Computermodellen und die darauf basierenden virtuellen Patient*innen sind in diesem Zusammenhang ein erster großer Schritt. Und sind für sie doch auch erst der Anfang.
Britta Wagenhuber
00:11:53
Eine digitale Kopie eines jeden Patienten zu erstellen und dann eben zielgerichtet genau für diesen Patienten vorherzusagen, welches Medikament in welcher Dosierung ist jetzt am besten geeignet. Das ist auf jeden Fall eine Zukunftsvision und auch mit stärkerer Rechenpower, mit mehr Leistung etc. etwas, woran geforscht und gearbeitet wird. Und ja, wahrscheinlich auch in den nächsten Jahren realisierbar sein wird. Also ich denke schon, dass dieser Einsatz von Computersimulationen, von künstlicher Intelligenz noch weiteres Potenzial hat und sich noch weiter steigern wird in den kommenden Jahren.
Sprecher
00:12:31
Und damit sind wir am Ende unserer Folge über digitale Prozesse in der Immunologie und über das Potential des virtuellen Patient*innen angelangt. Alle bisher erschienenen Folgen von „Gesundheit und Innovation“ finden Sie auf Sanofi.de und überall, wo es Podcasts gibt. Dort können Sie diesen Podcast auch abonnieren. Bis wir uns wiederhören, bleiben Sie gesund! Tschüss.