Wirkstoffforschung mit virtuellen Patienten - Forschende bei Sanofi erstellen Digitale Zwillinge

(ots) - Schätzungsweise fünf bis acht Prozent der Menschen in Deutschland leiden an einer Autoimmunerkrankung wie Asthma, Rheumatoide Arthritis oder entzündliche Darmerkrankungen. Die Entwicklung neuer Medikamente gegen diese Erkrankungen ist langwierig und komplex. Um die Forschung grundlegend zu beschleunigen, arbeitet Markus Rehberg an der Schnittstelle von Ingenieurswissenschaften, Mathematik und Biologie. Er und sein Team erstellen sogenannte virtuelle Patienten, um die Wirksamkeit neuer Medikamente zu modellieren, bevor diese in klinischen Studien getestet werden.

"Biologie hat mich schon immer fasziniert, besonders, dass selbst kleinste Lebewesen wie Mikroben komplexe Aufgaben bewältigen können, an denen Roboter und moderne Elektronik noch immer scheitern", erzählt Markus Rehberg. Der promovierte Ingenieur arbeitet im Bereich Disease Modelling innerhalb der Translational Medicine Unit (TMU) am Sanofi BioCampus in Frankfurt. Dort entwickelt er sogenannte "Quantitative Systempharmakologie (QSP)"-Modelle.

Diese Modelle bilden pathophysiologische Prozesse des Menschen von der molekularen Ebene bis hin zu komplexen Gewebestrukturen detailliert ab. "Man kann sich das als ein System von Gleichungen vorstellen, das chemische und zelluläre Prozesse beschreibt", erklärt Rehberg. Mithilfe von anonymisierten Patient*innendaten werden die Modelle anschließend auf individuelle Krankheitsverläufe abgestimmt und präzisiert. "Das ist aufwendig, aber erlaubt uns, biologische Zusammenhänge und die Unterschiede zwischen Patienten zu verstehen", erläutert der Ingenieur.

Nach dem Abschluss seines ingenieurwissenschaftlichen Studiums promovierte Rehberg, erforschte den Zellstoffwechsel mithilfe mathematischer Modelle und entschied sich dann für die Medikamentenforschung, wie er sagt: "Ich bin überzeugt, dass wir biologische Systeme mit Konzepten der Ingenieurwissenschaften umfassender entschlüsseln können". Das hat mich von der Grundlagenforschung in die angewandte Arzneimittelentwicklung geführt."



Mit virtuellen Patienten zu realen Medikamenten

Am BioCampus leitet der Ingenieur den QSP-Bereich. Sein Team vereint dabei unterschiedliche Kompetenzen: Biologie, Mathematik und Informatik. "Wir sind gleichzeitig Wissenschaftler, Analysten und Entwickler", erzählt er. "Diese Vielseitigkeit ist nicht nur besonders, sie spiegelt auch unsere Antwort auf die wissenschaftlichen Anforderungen wider und macht unseren Alltag zudem ausgesprochen abwechslungsreich." Das gebündelte Fachwissen fließt in die Entwicklung von virtuellen Patienten ein. Sobald diese erstellt sind, kann das Team eine Vielzahl unterschiedlicher Wirkstoffe am Computer testen, die Wirkung modellieren und helfen die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Bereits heute erforscht das QSP-Team in enger Zusammenarbeit mit anderen Funktionen in der Forschung und Entwicklung in Frankfurt verschiedenste Medikamente. Es gibt Rückmeldung dazu, ob beispielsweise die Halbwertszeit, die Bindung an das Zielmolekül oder die Dosierung eines Wirkstoffes angepasst werden sollte, um bei möglichst vielen Patient*innen eine größtmögliche Wirkung zu erzielen. Dafür greift das Team auf eine große Menge an Daten zurück, die aus vielen verschiedenen Quellen stammen: von einfachen Bindungsdaten über Biomarker-Auswertungen aus dem Labor bis hin zu eigenen und externen klinischen Studien. "Das erfordert genaue Abstimmungen mit allen beteiligten Funktionen und gelingt nur durch gute Zusammenarbeit und einem gemeinsamen Ziel: Patient*innen zu helfen", erklärt Rehberg. Die enge Zusammenarbeit mit den Expert*innen vor Ort ist dabei eine unverzichtbare Grundlage der Arbeit.

Das Forschungsteam hat früh damit begonnen, künstliche Intelligenz gezielt für seine Arbeit einzusetzen. So hilft KI dabei, Datensätze zu analysieren, Modellstrukturen zu überprüfen und zu optimieren sowie virtuelle Patienten zu generieren. Das ermöglicht robustere und aussagekräftigere Vorhersagen.

In Kooperation mit führenden KI-Forschungsinstituten arbeitet das Team zudem daran, QSP-Modelle mit neuesten KI-Methoden zu kombinieren. "Ziel ist es, zusätzliche Zusammenhänge wie Komorbiditäten und demografische Faktoren in die Modelle zu integrieren, um individuelle Patient*innen noch präziser als digitale Zwillinge abzubilden", erläutert Markus Rehberg.

Die erfolgreiche Integration hochauflösender Einzelzelldaten, also einer Single-Cell-RNA-Sequenzierung, in die Erstellung virtueller Patientenzwillinge ist ein bedeutender Schritt auf dem Weg, Moleküle konsequent zuerst am Computer zu testen, nach dem Prinzip "In Silico First". "So können wir komplexe Erkrankungen in bislang unerreichtem Maß analysieren", sagt Rehberg. "Alle Daten und Erkenntnisse fließen laufend in unsere Datenbanken ein, damit wir unsere Modelle weiter optimieren und unser Wissen über das Immunsystem für die Erstellung zukünftiger virtueller Patienten nutzbar machen können."

Die Erkenntnisse können dazu beitragen, besonders vielversprechende Wirkstoffe frühzeitig zu identifizieren und die Entwicklung mithilfe optimierter Studiendesigns zu beschleunigen. "Perspektivisch wird die Medizin zunehmend individualisierter und damit in Form von Precision Medicine noch effizienter werden. Für die Umsetzbarkeit in der klinischen Praxis könnten QSP-Modelle und virtuelle Patientenzwillinge einen entscheidenden Beitrag leisten, indem sie helfen, Therapien präzise auf einzelne Patient*innen abzustimmen", fasst Rehberg zusammen.

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