Dank innovativer Therapien und moderner Medizin leben wir heute insgesamt länger und gesünder. Trotzdem gibt es immer noch große Herausforderungen, beispielsweise bei Krebstherapien: Dort besteht Bedarf an neuen, wirksamen und sicheren Behandlungsmöglichkeiten. Auch bei seltenen Erkrankungen, die nur sehr wenige Menschen betreffen, gibt es weiterhin erhebliches Forschungspotenzial.1,2
Doch der Weg zu neuen Therapien ist langwierig und steinig: Bis ein Medikament verfügbar ist, müssen viele Hürden überwunden werden, zum Beispiel die Rekrutierung von genügend Teilnehmenden für klinische Studien. Neue Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) – wie der digitale Zwilling – gelten als große Hoffnungsträger, um Barrieren abzubauen und Forschung zu vereinfachen. Diese Chance möchte auch Novartis nutzen.2
Was ist ein digitaler Zwilling?
Doch was ist ein digitaler Zwilling überhaupt? Das ist ein virtuelles Abbild eines Menschen, Objekts oder Prozesses. Um einen digitalen Zwilling zu generieren, benötigen Forschende vor allem eines: große Mengen an Daten. Diese Daten werden gesammelt, analysiert und in einem Computermodell zusammengeführt, das das reale Vorbild möglichst genau nachbildet.3,4
In der Medizin ist das Erstellen digitaler Zwillinge besonders komplex, denn die Forschung weiß zwar inzwischen viel über die Abläufe in unserem Körper, Menschen sind aber keine Maschinen. Zellen, Gewebe und Organe sind derart vielschichtig und individuell, dass sie nicht einfach nachgebaut werden können.4
Trotzdem haben digitale Zwillinge in der Medizin ein enorm großes Potenzial: So können beispielsweise am digitalen Zwilling einer Lunge verschiedene Beatmungsmethoden getestet werden. Digitale Abbilder helfen auch dabei, Krankheiten früher zu entdecken und Behandlungsmöglichkeiten zu optimieren.2,4
Wie digitale Zwillinge neue Therapien ermöglichen
Besonders spannend ist die Anwendung von digitalen Zwillingen in klinischen Studien, denn die Entwicklung innovativer Medikamente steht vor grundlegenden Herausforderungen. Klinische Studien sind das Fundament der Arzneimittelentwicklung, doch ihre Durchführung ist komplex. Es kann schwierig sein, Patient*innen für die Teilnahme zu gewinnen. Insbesondere bei seltenen Erkrankungen kann dies zu einer Herausforderung werden.2
Hinzu kommt ein strukturelles Dilemma: Um die Wirksamkeit und Sicherheit eines Wirkstoffes zu untersuchen, sind meistens Kontrollgruppen erforderlich – diese erhalten die bisherige Standardtherapie oder ein Placebo. Für viele Betroffene ist jedoch gerade der Zugang zum Wirkstoff, der getestet wird, die Hauptmotivation zur Teilnahme an einer Studie. Unsicherheiten darüber, ob man wirklich das neue Medikament erhält oder der Kontrollgruppe angehört, können sehr belastend sein und sogar zum Abbruch der Studie führen.2,5
Genau hier setzen wir an: In Kooperation mit Prof. Björn Eskofier, Leiter des Instituts für Künstliche Intelligenz in der Medizin, das zur Ludwig-Maximilians-Universität München gehört, werden digitale Patientenmodelle anhand von anonymisierten Gesundheitsdaten entwickelt. Mithilfe von KI lassen sich auf Basis der Datenmengen Muster erkennen und Prognosen stellen. Diese virtuellen Kontrollgruppen sollen künftig die Kontrollpatient*innen in klassischen Studiendesigns ergänzen oder in bestimmten Konstellationen sogar teilweise ersetzen. Die Kontrollgruppen in verschiedenen Studien sind sich oft ähnlich. Das bedeutet: Die Daten sind bereits vorhanden und können digital auf andere Studien übertragen werden.2,5
Der potenzielle Mehrwert ist erheblich: Studien ließen sich trotz kleinerer Probandengruppen statistisch absichern, während gleichzeitig mehr Teilnehmende Zugang zur neuen Therapie erhielten – eine Win-win-Situation für alle.2,5 Dr. Benjamin Gmeiner, Head of Medical Data Strategy & Science bei Novartis, formuliert es folgendermaßen: „Mit digitalen Zwillingen wollen wir erreichen, dass künftig alle realen Patientinnen und Patienten sofort die innovative Therapie bekommen. Was mit den Patientinnen und Patienten in den Kontrollgruppen passiert wäre, sollen künftig Algorithmen errechnen.“
Ein fiktives Beispiel:
Stellen wir uns eine klinische Studie zu einem innovativen Brustkrebsmedikament vor. Traditionell würde die Hälfte der Teilnehmenden die Standardtherapie erhalten – doch mit digitalen Zwillingen eröffnet sich ein anderer Weg:
Anhand der Ergebnisse der Patient*innen aus bereits durchgeführten und ausgewerteten Studien werden virtuelle Abbilder der Kontrollgruppen erstellt. Neben Basisdaten wie Alter, Größe und Geschlecht berücksichtigt das digitale Modell beispielsweise auch genetische Besonderheiten des Tumors, den bisherigen Krankheitsverlauf und zuvor bereits angewendete Therapien. Auch Lebensstilfaktoren wie Ernährung oder Bewegung sowie soziale Rahmenbedingungen fließen ein, denn sie können ebenfalls beeinflussen, wie gut eine Behandlung wirkt.2,6
Diese virtuellen Patient*innen bilden die Kontrollgruppe, während nun alle „realen“ Studienteilnehmenden das neue Medikament erhalten. Die Vorteile: Virtuelle Kontrollgruppen können für aussagekräftigere Daten sowie schnellere Ergebnisse sorgen. Zudem erhalten Betroffene einen früheren Zugang zu neuen Therapien, teilweise schon während der Studie.2
Potenziale und Herausforderungen digitaler Medizin
Die fortschreitende Digitalisierung und der Einsatz von KI versprechen grundlegende Veränderungen in der Medizin – mit konkretem Nutzen für Patient*innen, die Forschung und das Gesundheitssystem.2 Zugleich bringt dies komplexe Herausforderungen mit sich: von der technischen Standardisierung über rechtliche Grundlagen bis hin zu ethischen Bedenken.5,6
Unternehmen wie Novartis treiben die Weiterentwicklung von neuen Therapien aktiv voran, immer mit dem Ziel, das Leben von Patient*innen zu verbessern. Anonymisierte Gesundheitsdaten sind dabei ein wertvoller Schlüssel zum medizinischen Fortschritt. Das Vertrauen der Patient*innen ist hierbei das höchste Gut. Deshalb werden ihre Daten mit größter Sorgfalt, Transparenz und Verantwortung behandelt.2
Nur so können digitale Zwillinge ihr volles Potenzial entfalten – als Wegbereiter für eine Medizin, die Patient*innen echte Vorteile bringt, indem sie präziser auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten, personalisierter in der Behandlung und zugänglicher für alle ist.
