Big Data -geneesmiddel identificeert geschikte chemotherapie voor kanker

Computerprogramma's combineren gegevens om de best mogelijke therapie voor patiënten te bepalen
In de toekomst zou de geneeskunde enorm kunnen profiteren van computerprogramma's die informatie over patiënten met actieve ingrediënten koppelen. Op deze manier moet de best mogelijke therapie worden bepaald. Omdat het succes van een behandeling afhangt van vele individuele factoren. Een bepaalde chemotherapie kan bijvoorbeeld bij de ene patiënt goed werken, maar niet bij de andere. De oplossing zou "big data" moeten opleveren.

Zoek het optimale actieve ingrediënt met Big Data
Het buzzword 'big data' zorgt ervoor dat veel mensen bang zijn. Omdat het vermogen om enorme hoeveelheden gegevens te verzamelen, op te slaan en te koppelen veel risico's met zich meebrengt vanuit het oogpunt van gegevensbescherming. Op het gebied van geneeskunde kunnen speciale computerprogramma's die patiëntgegevens koppelen aan huidig ​​onderzoek, therapieën en verwante casuïstiek, waarde toevoegen door de optimale behandeling voor de patiënt te identificeren. Maar privacyverdedigers waarschuwen dat dergelijke gegevens bijvoorbeeld door werkgevers en verzekeraars kunnen worden gebruikt ten koste van de betrokkenen. Met het oog op de snelle vooruitgang op het gebied van "Big Data", organiseerde de Ethische Raad een jaarlijkse vergadering onder het motto "Big Data in Medicine" aan het Hasso Plattner Institute (HPI) voor Software Systems Engineering in Potsdam. De afgelopen twee dagen hebben medische en IT-experts de voortgang en nadelen van de nieuwe mogelijkheden besproken.

Big data tegen kanker. Afbeelding: vege - fotolia

De "Drug Response Analyzer", die al wordt gebruikt in de Charité Medical Clinic voor hematologie, oncologie en tumorimmunologie, werd ook geïntroduceerd. Het programma is bedoeld om artsen binnen enkele minuten de meest geschikte chemotherapie voor tumoren van de mond, farynx, strottenhoofd, neus en keel te laten kiezen. Het systeem is ontwikkeld door de wiskundige, computerwetenschapper en HPI-directeur Christoph Meinel en het hoofd van het HPI-programma 'E-Health', Matthieu Schapranow. Het programma houdt rekening met stoffen, combinaties van cytotoxinen en ook therapieën met antilichamen die specifiek ingrijpen in celsignaleringsroutes.

"Big Data" kan de arts helpen om de optimale therapie significant te vinden
Tot nu toe moeten oncologen, onder meer op basis van de geschiedenis van de patiënt en de genoomkenmerken van de tumor, en rekening houdend met internationale onderzoeksresultaten en behandelplannen uit richtlijnen gedeeltelijk werken aan de optimale behandeling van Sisyphus. Met de "Drug Response Analyzer" willen de HPI-onderzoekers dit proces aanzienlijk versnellen. De "high-speed database" koppelt onder andere gegevens over genen en eiwitten van de tumor, aan signaleringsroutes van de cellen en aan de reactie op de verschillende actieve stoffen. Bovendien worden alle beschikbare wetenschappelijke publicaties over het onderwerp continu toegevoegd aan de database.

"Kankeronderzoekers zullen ook in staat zijn relaties te identificeren tussen varianten in de genetische samenstelling van patiënten en het effect van medicijnen daarop," legt Meinel uit. "We combineren gegevens uit historische casussen om de juiste behandeling voor acute patiënten te selecteren", voegt Shapranov toe. "Een wiskundig model evalueert de gegevens van verschillende patiënten en maakt dus een prognose van de individuele respons van een enkele patiënt op een specifiek medicijn in real time mogelijk."

Hoewel alleen gegevens van ongeveer 40 patiënten met hoofd-halskanker in het systeem zijn opgeslagen, zijn ze uitgebreid. Alleen de op populatie gebaseerde studies bieden tot nu toe grote gegevensverzamelingen. "Epidemiologie levert altijd big data," legt de arts en volksgezondheidsexpert Reinhard Busse van de Technische Universiteit van Berlijn uit aan de "Tagesspiegel". Hij ziet nieuwe technologieën als een kans om te netwerken en deze nog beter te gebruiken. (Ag)