. EU-Projekt AETIONOMY

Big-Data Projekt geht Ursachen von Alzheimer auf den Grund

Hundert Jahre nach ihrer Entdeckung gibt es weder einen Wirkstoff gegen die Alzheimer-Krankheit, noch kennt man die zugrundliegenden Ursachen. Ein EU-Projekt will nun für einen Durchbruch in der Alzheimer-Forschung sorgen. Big Data spielt dabei eine Schlüsselrolle.
Alzheimer, Ursache

Erst erkennen, dann behandeln: Alzheimer liegen vermutlich verschiedene Ursachen zu Grunde.

Milliarden wurden bereits in die Alzheimer-Forschung gesteckt. Und doch gibt es bis heute keine wirksame Therapie. Vielversprechende Substanzen floppten regelmäßig in den finalen klinischen Studien der Phase III. Und auch über die Ursachen der neurodegenerativen Erkrankung weiß man bislang wenig. Einer, der das ändern will, ist Prof. Dr. Hofmann-Apitius, Leiter der Abteilung Bioinformatik am Fraunhofer-Institut. Bisher werde symptombasiert geforscht und klassifiziert, kritisiert der Wissenschaftler. „Das Klassifikationssystem der Medizin, auf dessen Basis auch heute noch diagnostiziert wird, geht auf die Mitte des 19. Jahrhundert zurück. Neue Erkenntnisse – etwa aus der Molekularbiologie – werden nicht entsprechend berücksichtigt.“

Mit dem EU-Projekt AETIONOMY soll nun eine Kehrtwende eingeleitet werden. Fraunhofer-Wissenschaftler um Hofmann-Apitius arbeiten gemeinsam mit Partnern daran, frühe Krankheitsmechanismen von Alzheimer und Parkinson zu identifizieren. Denn bei beiden neurodegenerativen Erkrankungen können die fehlgesteuerten Vorgänge, die zur Erkrankung führen, bereits 20 bis 30 Jahre vor dem Auftreten klinischer Symptome den fatalen Prozess des Hinrzellenverlusts in Gang setzen. Daher wollen die Wissenschaftler die neurodegenerativen Erkrankungen auf Basis von Krankheitsmechanismen klassifizieren und nicht mehr auf Basis von klinischen Symptomen wie bislang.

Unterschiedliche Krankheitsmechanismen

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, die molekularen Krankheitsmechanismen systematisch zu erfassen und Gruppen von Patienten zu identifizieren, bei denen diese Krankheitsmechanismen aktiv sind. Für diese Patientengruppen will man spezifische Therapieansätze vorschlagen. Die große Herausforderung bei diesem Ansatz ist: Man will die molekularen Ursachen von Alzheimer verstehen, ohne zum Zeitpunkt der Krankheitsentstehung zurückgehen zu können. Zudem können die Vorgänge im Körper, die ein Symptom auslösen, von Patient zu Patient sehr unterschiedlich sein.

»Es gibt vermutlich nicht nur einen, für alle Patienten gleichen Krankheitsmechanismus, sondern eine Vielzahl an Auslösern und eine Vielzahl von Mechanismen, die unterschiedlich zum individuellen Risiko, zu erkranken, beitragen können«, weiß Hofmann-Apitius. Beispielsweise spielten Genetik und Epigenetik eine Rolle. Aber auch Virusinfektionen in der Jugend, psychischer Stress oder Gehirntraumata könnten das Risiko für eine spätere neurologische Erkrankung erhöhen, meint der Wissenschaftler. „Hier liegen seit mehreren Jahren entsprechende, epidemiologische Evidenzen vor.“

 

Neue Klassifizierung

Bis Ende dieses Jahres wollen die Forscher eine Mechanismus-basierte Taxonomie beziehungsweise Klassifizierung für die beiden Erkrankungen etablieren.»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 wollen die Forscher vom Fraunhofer Institut mit einem Big Data-Ansatz lösen. »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. Dabei setzen der Forscher und sein Team auf eine Eigenentwicklung: die Software SCAIView, die das schnelle Auffinden aggregierter Informationen aus großen Textmengen ermöglicht. 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. Diese Wissensbasis umfasst inzwischen ein Netz von 3000 Knoten und 35000 Relationen. Die gesammelten Daten lassen sich mit Messergebnissen aus klinischen Studien vergleichen und auf Übereinstimmungen prüfen, Fachleute nennen diesen Prozess „Model Validation“.

Subgruppen identifizieren

Es gibt Hinweise, dass Alzheimer- und Parkinson-Subgruppen identifiziert werden können, die sich durch bestimmte Mechanismen auszeichnen. Beispielsweise können häufige Gehirntraumata, wie sie etwa bei American Football-Spielern vorkommen, die Entstehung von Alzheimer begünstigen. Die Forscher am Fraunhofer SCAI konnten bereits 126 Krankheitsmechanismen für Alzheimer und 76 für Parkinson ausmachen. Entsprechende Forschungsergebnisse wurden im Nature Reviews Drug Discovery veröffentlicht. Die Daten werden darüber hinaus auf einem öffentlich zugänglichen Web-Server zur Verfügung gestellt. Hofmann-Apitius: »Mit unserem neuen Ansatz beschreiten wir in der Alzheimer-Forschung ganz neue Wege. Die Chancen, ein wirksames Medikament zu finden, das die beiden Demenzerkrankungen präventiv verhindert, haben sich deutlich erhöht.“

Foto: © sudok1 - Fotolia.com

Autor: red
Hauptkategorie: Medizin
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