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Schweiz Personalisierte Medizin auf dem Vormarsch

Im medizinischen Bereich spielt Big Data eine immer wichtigere Rolle: Forscher im Genfersee-Raum sind führend in der Digitalisierung von Patientendossiers. Zudem bauen sie eine der weltweit grössten DNA-Datenbanken auf. Ihr Ziel ist es, neue Krankheitszusammenhänge zu erkennen.

Eine Pflegerin ist auf Stippvisite im Lausanner Universitätsspital Chuv. Sie trägt den obligaten weissen Kittel und in der Hand ein kleines Handtäschchen mit Spritzen drin. Damit sammelt sie Blutproben von den Patienten – für die sogenannte Biobank.

Tausende DNA-Profile von Patienten

Nach Einwilligung des Patienten wird seine DNA analysiert und archiviert. Das Projekt am Chuv läuft seit knapp zwei Jahren. Bislang wurden laut Vincent Mooser 11'000 Proben bei Patienten eingesammelt. Der Leiter der Biobank sagt, pro Tag würden rund 60 Patientenproben hinzukommen.

Das ist wahrlich Big Data – eine immense Datenmenge. Denn ein einziges Genom besteht aus drei Milliarden Daten. Wenn man diese aufschreiben wollte, würde das 1000 Bibeln füllen. Genau das macht die Biobank des Chuv: Die Gene entschlüsseln und archivieren. «Man wird diese Daten nutzen können, um Krankheiten besser vorbeugen und behandeln zu können», so Mooser. «Personalized Care» heisst das Zauberwort – eine auf den Patienten zugeschnittene Behandlung.

«Eine echte Revolution»

«Das ist eine echte Revolution», betont Christian Lovis. Er ist Chefarzt der Abteilung Klinische Informatik im Genfer Universitätsspital. Etwa für die Krebsforschung könnte die personalisierte Behandlung einen Meilenstein bedeuten, ist er überzeugt. Für jeden Patienten könne so eine individuelle Chemotherapie zusammengestellt werden.

Audio
Big Data in der Medizin – neue Krankheitszusammenhänge erkennen
aus SRF 4 News aktuell vom 30.09.2014.
abspielen. Laufzeit 4 Minuten 36 Sekunden.

Doch dafür reichen die Daten des Patienten-Genoms allein nicht. Für eine massgeschneiderte Behandlung muss man zuerst die Masse an Patienten nehmen. Dazu gehören neben den Genen auch die Krankheitsgeschichte des Patienten, wie Allergien oder Impfungen.

Auch in diesem Bereich kann Lovis auf digitale Daten seiner Kollegen zählen, denn Genf ist landesweit führend in der Digitalisierung der Patientendossiers. Doch damit nicht genug. Der Gesundheitsinformatiker interessiert sich auch für den Lifestyle des Patienten: «Vielleicht hat jemand gute Gene für eine gesunde Lunge. Wenn man aber zwei Päckchen Zigaretten raucht pro Tag, spielen die guten Gene kaum mehr eine Rolle.»

Digitales Abbild des Körpers

Am Handgelenk trägt Lovis eine Schlafaktivitätsuhr, auf seinem Bürotisch türmen sich Schachteln mit weiteren noch nicht ausgepackten Geräten, ein Stressmesser etwa. All diese Daten zusammen geben das sogenannte Quantified Self. Ein gemessenes, digitales Abbild des Körpers. Erst mit all diesen Daten wäre eine wirklich personalisierte Medizin möglich.

Doch die Pläne von Lovis gehen weiter: Er möchte nicht nur seine eigenen Daten aufzeichnen und sie für eine optimale medizinische Behandlung nutzen, er möchte die Daten aller Patienten aufzeichnen: Was wäre, wenn man die Daten jedes einzelnen Bürgers aufzeichnen könnte? Das wäre «Big»!

Hilft Käse gegen Alzheimer?

Genau das ist der Traum von Christian Lovis. Ihm schwebt eine Art Internet-Suchmaschine vor, in der man alle gesundheitsrelevanten Daten von allen Mensch sammelt und nach allerlei möglichen Forschungskriterien fragen kann. «Haben jene Menschen, die regelmässig Gruyère-Käse essen, weniger Alzheimer?», könnte etwa eine solche Frage lauten, führt er aus.

Heute müsste ein Forscher dafür über Jahre tausende von Menschen befragen, damit er einen Unterschied erkennt zwischen jenen, die Gruyère essen und jenen, die keinen Gruyère essen. «Mit Big Data wird es möglich sein zurückzuschauen und die beiden Gruppen – jene der Gruyère-Esser und jene, die keinen Gruyère essen – zu vergleichen.»

Daten von Migros und Coop?

Bereits jetzt existieren Informationen über den Gruyère-Konsum, zum Beispiel in den Datenbanken von Coop und Migros. Auch diese Daten, verknüpft mit jenen der elektronischen Patientendossiers und der Gen-Datenbank im Chuv, würden neue Zusammenhänge zwischen dem Verhalten und der Krankheit eines Menschen zeigen.

Doch diese Zusammenhänge müssten auch richtig interpretiert werden, sagt Lovis. Und auch der Datenschutz wird eine grosse Herausforderung sein.

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