Daten­ana­ly­se für die Therapieforschung

Wie las­sen sich kli­ni­sche Stu­di­en effi­zi­en­ter gestal­ten und die Ent­wick­lung wirk­sa­mer The­ra­pien beschleu­ni­gen? Eine mög­li­che Ant­wort liegt in der Nut­zung künst­li­cher Intel­li­genz (KI) und com­pu­ter­ge­stütz­ter Pati­en­ten­mo­del­le. Boehrin­ger Ingel­heim und Micro­soft haben dazu eine stra­te­gi­sche Zusam­men­ar­beit ver­ein­bart. Im Mit­tel­punkt steht die Erfor­schung soge­nann­ter Digi­tal Pati­ent Twins, digi­ta­ler Abbil­der ein­zel­ner Pati­en­ten, die mit­hil­fe kli­ni­scher und wei­te­rer rele­van­ter Daten mög­li­che Krank­heits­ver­läu­fe und Behand­lungs­er­geb­nis­se simu­lie­ren. Ziel der Koope­ra­ti­on ist es, die kli­ni­sche For­schung stär­ker an den Bedürf­nis­sen der Pati­en­ten aus­zu­rich­ten und die Ent­wick­lung von Arz­nei­mit­teln zu unter­stüt­zen. Die ers­ten gemein­sa­men For­schungs­ar­bei­ten kon­zen­trie­ren sich auf den Bereich Lungengesundheit.

Ein wesent­li­cher Schwer­punkt liegt auf der Model­lie­rung von Krank­heits­ver­läu­fen und der Simu­la­ti­on kli­ni­scher Stu­di­en. Dabei unter­su­chen die Part­ner, ob digi­ta­le Pati­en­ten­mo­del­le soge­nann­te Syn­the­tic Con­trol Arms oder Hybrid Con­trol Arms unter­stüt­zen kön­nen. Bei syn­the­ti­schen Kon­troll­grup­pen wer­den bereits vor­han­de­ne Daten als Ver­gleichs­ba­sis genutzt. Hybri­de Kon­troll­grup­pen kom­bi­nie­ren die­se Daten mit Infor­ma­tio­nen aus einer kon­ven­tio­nel­len Kon­troll­grup­pe. Lang­fris­tig könn­ten sol­che Ver­fah­ren die Zahl der Pati­en­ten redu­zie­ren, die einer Kon­troll­grup­pe zuge­ord­net wer­den müs­sen. Gleich­zei­tig sol­len sie dazu bei­tra­gen, kli­ni­sche Evi­denz schnel­ler zu gewin­nen und Stu­di­en­de­signs zu ver­bes­sern. Die wis­sen­schaft­li­che und tech­ni­sche Mach­bar­keit wird durch Model­lie­rung, Pro­to­ty­pen­ent­wick­lung und Evi­denz­ge­ne­rie­rung in unter­schied­li­chen Krank­heits- und The­ra­pie­ge­bie­ten untersucht.

Für die phar­ma­zeu­ti­sche For­schung eröff­net die­ser Ansatz die Mög­lich­keit, Behand­lungs­sze­na­ri­en bereits wäh­rend der Stu­di­en­pla­nung daten­ba­siert zu unter­su­chen. Die Zusam­men­ar­beit ver­bin­det die wis­sen­schaft­li­che und phar­ma­zeu­ti­sche Exper­ti­se von Boehrin­ger Ingel­heim mit den KI- und Engi­nee­ring-Kom­pe­ten­zen von Micro­soft. „Die Erfor­schung KI-gestütz­ter Ansät­ze, ein­schließ­lich des künf­ti­gen Poten­zi­als von Digi­tal Pati­ent Twins, könn­te zu einer pati­en­ten­zen­trier­te­ren, fun­dier­te­ren und effi­zi­en­te­ren kli­ni­schen For­schung bei­tra­gen“, erklärt Dr. Lykke Hinsch Gyl­vin, Chief Medi­cal Offi­cer bei Boehrin­ger Ingel­heim. Zugleich betont sie, dass wis­sen­schaft­li­che Qua­li­tät, Pati­en­ten­si­cher­heit und regu­la­to­ri­sche Anfor­de­run­gen jeder­zeit gewähr­leis­tet blei­ben müs­sen. Ob und in wel­chem Umfang digi­ta­le Pati­en­ten­mo­del­le künf­tig her­kömm­li­che Kon­troll­grup­pen ergän­zen, ist Gegen­stand der gemein­sa­men Forschung.

KI-Inte­gra­ti­on ent­lang der phar­ma­zeu­ti­schen Wertschöpfungskette

Über die kli­ni­sche Ent­wick­lung hin­aus ver­folgt Boehrin­ger Ingel­heim das Ziel, KI ver­ant­wor­tungs­voll in der gesam­ten Unter­neh­mens­or­ga­ni­sa­ti­on ein­zu­set­zen. Grund­la­ge bil­det unter ande­rem eine umfang­rei­che Ein­füh­rung von Micro­soft 365 Copi­lot, ergänzt durch anwen­dungs­spe­zi­fi­sche Lösun­gen, Schu­lungs­maß­nah­men und ver­bind­li­che Gover­nan­ce-Struk­tu­ren. Die Part­ner­schaft umfasst außer­dem die Moder­ni­sie­rung von Sicher­heits- und Rechen­zen­trums­in­fra­struk­tu­ren, um eine belast­ba­re tech­ni­sche Grund­la­ge für KI-Anwen­dun­gen zu schaf­fen. Wei­te­re gemein­sa­me Ent­wick­lungs­pro­jek­te wer­den unter ande­rem in der Tier­ge­sund­heit, bei Geschäfts­pro­zes­sen und in der Tech­no­lo­gie­in­fra­struk­tur geprüft. Für die phar­ma­zeu­ti­sche For­schung steht zunächst die Fra­ge im Vor­der­grund, wel­chen wis­sen­schaft­lich nach­weis­ba­ren Bei­trag digi­ta­le Pati­en­ten­mo­del­le zur Pla­nung, Durch­füh­rung und Aus­wer­tung kli­ni­scher Stu­di­en leis­ten können.