Fraunhofer SCAI

Mit Big Data dem Vergessen auf der Spur

5. Juni 2018, 11:30 Uhr | Christina Deinhardt
Demenzkrankheit Alzheimer sorgt für schweren Schädigungen am Gehirn
Die Demenzerkrankung Alzheimer ist seit etwa hundert Jahren bekannt, doch es gibt immer noch keine Heilung.
© pathdoc | Shutterstock.com

Alzheimer ist nach wie vor unheilbar. Doch das EU-Projekt AETIONOMY will der Demenzkrankheit auf den Grund gehen: Die Forscher des Fraunhofer SCAI versuchen die frühen Krankheitsmechanismen zu identifizieren - mithilfe von modellbasierten und Big-Data-Ansätze.

Parkinson und Alzheimer zählen zu den häufigsten Erkrankungsformen der Demenz und beide sind noch immer unheilbar. Medikamente können die Symptome zwar lindern, doch können sie den langsamen Verfall des Gehirns nicht stoppen. Für die Pharmaindustrie sind neurodegenerative Erkrankungen ein hoch relevantes, aber zugleich riskantes Forschungsgebiet. Bislang wurden viele Milliarden von Euro in die Forschung gesteckt – doch bisher konnte noch kein wirksames Medikament gegen die Demenzerkrankungen gefunden werden.

Was ist die molekulare Ursache von Alzheimer?

Die Ursachen von Alzheimer sind noch immer nicht bekannt, doch warum? »Bisher wird symptombasiert geforscht und klassifiziert. Das Klassifikatonssystem der Medizin, auf dessen Basis auch heute noch diagnostiziert wird, geht auf die Mitte des 19. Jahrhunderts zurück. Neue Erkenntnisse – etwa aus der Molekularbiologie – werden nicht entsprechend berücksichtigt«, erläutert Prof. Dr. Hofmann-Apitius, Leiter der Abteilung Bioinformatik am Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI und akademischer Koordinator des EU-Projekts AETIONOMY.

Doch das soll sich nun ändern: Mit dem Forschungsprojekt soll die Klassifikation von neurodegenerativen Erkrankungen auf Basis von Krankheitsmechanismen und nicht mehr auf Basis von klinischen Symptomen erfolgen. Die Forscher von AETIONOMY wollen die molekularen Krankheitsmechanismen systematisch erfassen und Gruppen von Patienten identifizieren, bei denen die Krankheitsmechanismen aktiv sind. Für die unterschiedlichen Patientengruppen sollen anschließend spezifische Therapieansätze vorgeschlagen werden.

Neue Krankheitsmechanismen zu identifizieren, ist eine Herausforderung, denn die Vorgänge im Körper, die ein Symptom auslösen, unterscheiden sich von Patient zu Patient. Laut Hofmann-Apitius gibt es vermutlich nicht nur einen, für alle Patienten gleichen Krankheitsmechanismus, sondern zahlreiche Auslöser und Mechanismen, die unterschiedlich zur Erkrankung beitragen können. Zum Beispiel können Genetik und Epigenetik, Virusinfektionen in der Jugend, psychischer Stress oder Gehirntraumata das Risiko für eine spätere neurologische Erkrankung erhöhen.

Big-Data-Ansatz für eine Mechanismus-basierte Klassifizierung

Alzheimer und Parkinson entstehen auf molekularer und zellularer Ebene. Daher setzt AETIONOMY hier an, bis Ende 2018 soll eine Mechanismus-basierte Taxonomie beziehungsweise Klassifizierung für die beiden Erkrankungen etabliert werden. »Eine Reklassifizierung ist wichtig, wenn man herausfinden will, welcher Patient welchen Wirkstoff benötigt«, sagt Dr. Phil Scordis, Mitarbeiter bei USB BioPharma, der zweite Konsortialführer des Projekts.

Die Reklassifizierung lösen die Forscher vom Fraunhofer SCAI mit einem Big-Data-Ansatz. »Wir sammeln alle Patientendaten und Publikationen aus Kliniken, Unternehmen und Bibliotheken mit Hilfe von Big Data und verknüpfen und sie zu einer Wissensbasis. Diese liegt inzwischen vor«, so Hofmann-Apitius. Für diesen Prozess haben die Forscher um Hofmann-Apitius eine Software entwickelt: SCAIView ermöglicht das schnelle Auffinden aggregierter Informationen aus großen Textmengen.

Innerhalb von Minuten werden Millionen von Publikationen vom Rechner gelesen und in ein zusammenhängendes Krankheitsmodell überführt. Das Ergebnis ist ein graphisches Modell, ein Netzwerk an Faktoren, die kausal miteinander verbunden sind. Laut dem Fraunhofer SCAI umfasst die Wissensbasis inzwischen ein Netz von 3000 Knoten und 35000 Relationen. Die gesammelten Daten lassen sich mit Messergebnissen aus klinischen Studien vergleichen und auf Übereinstimmungen prüfen.

Fraunhofer SCAI erstellt halbautomatisch biochemische Netzwerke, um Demenzerkrankungen auf den Grund zu gehen.
Halbautomatisch erzeugte biochemische Netzwerke helfen dabei, Zusammenhänge darzustellen und zu erkennen.
© Fraunhofer SCAI

Derzeit erstellen die Forscher eine erste Taxonomie, nach der sich Patienten klassifizieren lassen. Es gibt Hinweise, dass Alzheimer- und Parkinson-Subgruppen identifiziert werden können, die sich durch bestimmte Mechanismen auszeichnen. Zum Beispiel können häufige Gehirntraumata, wie sie etwa bei American Football-Spielern vorkommen, die Entstehung von Alzheimer begünstigen. Die Forscher konnten bereits 126 Krankheitsmechanismen für Alzheimer und 76 für Parkinson ausmachen.

Ein Anschlussprojekt, das auf den Forschungsergebnissen von AETIONOMY aufbaut, ist bereits in Planung: Laut dem Fraunhofer SCAI wird vermutet, dass bereits zugelassene Medikamente (darunter u.a. auch ein Asthmamedikament), die eine neurologische Nebenwirkung in ihrem eigentlichen Anwendungsgebiet haben, für die Prävention von Alzheimer eingesetzt werden könnte. Entsprechende Tests starten in Kürze.


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