Personalisierte Transplantationsmedizin
Mehr Effektivität dank Künstlicher Intelligenz
Bringt die Strahlen- oder Chemotherapie bei Leukämien oder Lymphomen keinen ausreichenden Erfolg, ist die Transplantation von Knochenmark- oder Blutstammzellen die einzige Chance. Ein Großteil der Patienten stirbt trotzdem, z.B. aufgrund von Infektionen. Das Projekt »XplOit« will das mit KI ändern.
Die neue Datenintegrations-, Modellentwicklungs- und Validierungsplattform »XplOit«, die ein Projektverbund unter der Federführung des Fraunhofer-Instituts für Biomedizinische Technik IBMT bereitstellt, erleichtert die Entwicklung und Überprüfung dieser Vorhersagemodelle. Die Plattform bereitet Datenbestände so auf, dass sie für die systemmedizinische Forschung nutzbar werden. Durch prädiktive Modelle für Komplikationen nach Stammzelltransplantation schafft das Verbundprojekt »XplOit« die Grundlagen für den künftigen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Transplantationsmedizin.
Neue und wirksame Vorhersagemodelle
Die »XplOit«-Plattform wurde in den letzten 3 Jahren für die Entwicklung und Validierung von Vorhersagemodellen zur Verbesserung der Behandlung nach Stammzelltransplantation zugeschnitten. Die Transplantation blutbildender Stammzellen von Spendern wird beispielsweise zur Therapie verschiedener Formen der Leukämie eingesetzt. Krankheitsrückfälle sind gefürchtet. Erste präzise Vorhersagemodelle, die individuell für jeden Patienten mögliche Komplikationen voraussagen, werden 2019 in der Plattform verfügbar sein. Damit könnten lebensbedrohliche Komplikationen schneller erkannt und frühzeitiger als heute behandelt werden, wie zum Beispiel die gefürchtete Transplantat-gegen-Wirt-Reaktion.
Das BMBF-Projekt »XplOit« erleichtert und beschleunigt den Prozess der Bereitstellung und Zusammenführung klinischer Daten, der Modellentwicklung und deren Validierung sowie Verfügbarmachung für die klinische Nutzung. Mit einer neu entwickelten Generation semantischer Datenintegrations- und Informationsextraktionswerkzeuge gelingt dies leichter. Prädiktive Modelle können Kliniker bei der Diagnose und Behandlung ihrer Patienten unterstützen. Für die Entwicklung dieser mathematischen Vorhersagemodelle müssen in großem Umfang unterschiedlichste klinische Patientendaten aus den Informationssystemen zusammengetragen, harmonisiert und analysiert werden.
Partnerschaftliche Forschung für XplOit
Das Verbundvorhaben »XplOit« wird von einem international multidisziplinären Team von Experten aus den Bereichen Medizin, Systembiologie, Computerlinguistik sowie Medizin- und Bioinformatik umgesetzt. Es wird vom Fraunhofer IBMT koordiniert, das die Federführung bei der Entwicklung innehat und Kernkomponenten zur Informationsextraktion, -integration und -analyse beiträgt. Das Institut für Formale Ontologien und Medizinische Informationswissenschaft der Universität des Saarlandes ist hauptverantwortlich für das sogenannte Semantische Integrationsframework der Plattform. Die Firma Averbis trägt Werkzeuge zur Informationsextraktion aus klinischen Textdokumenten bei. Informatiker der Klinik für Pädiatrische Onkologie und Hämatologie der Universität des Saarlandes sind zuständig für Datenschutz und entwickeln Pseudonymisierungstools und die Modellierungswerkbank des Systems.
Die Modellentwicklung selbst erfolgt durch die Abteilung Methoden der Medizininformatik der Eberhard-Karls-Universität Tübingen und die Klinische Pharmazie der Universität des Saarlandes. Klinische Expertise und Daten werden durch die Klinik für Knochenmarktransplantation und das Institut für Virologie des Universitätsklinikums Essen sowie durch die Klinik für Innere Medizin I – Onkologie, Hämatologie, Klinische Immunologie, Rheumatologie und das Institut für Virologie der Universität des Saarlandes bereitgestellt. Die klinischen Partner werden ab März 2019 unter Koordination durch das Institut für Virologie der Universität des Saarlandes die mit Hilfe der »XplOit«-Plattform entwickelten prädiktiven Modelle für die Stammzelltransplantation validieren. (me)
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