Mehr Daten, mehr Nutzende, Mehrwert
Datengestützte Entscheidungen sind bessere Entscheidungen. Deshalb etabliert Boehringer Ingelheim ein Datenökosystem mit Namen „dataland“.
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DIGITALISIERUNGInnovation:
Innovation:
von Menschen zu
Daten zu Patienten
Künstliche Intelligenz, Analytics und Data Science beeinflussen zunehmend alle Bereiche Medizinischer Forschung und Entwicklung. Um die Möglichkeiten, die sich dadurch bieten, in der Spitzenforschung zu nutzen, hat Boehringer Ingelheim einen neuen Bereich für Bioinformatik und Digital Sciences geschaffen. Dessen Ziel: die Entwicklung neuer Medikamentenarten zu beschleunigen.
„Exzellenz in den Bereichen Bioinformatik und Data Science ist unerlässlich für unsere Wettbewerbsfähigkeit als Forschungsorganisation.“Blaze Stancampiano,
Leiter Scientific Strategy
Die Welt wird geradezu von Daten überschwemmt. Im Jahr 2020 wurde weltweit ein Datenvolumen von 50 Zettabyte — 50 Milliarden Terrabyte — generiert. Diese Zahl soll im Jahr 2025 bereits bei 175 Zettabyte liegen. Datenwissenschaftler nutzen Algorithmen, um dieses Datenuniversum zu analysieren und so neue Erkenntnisse auf allen Gebieten menschlicher Leistungen zu gewinnen. Kein innovatives Unternehmen kann es sich leisten, den Anschluss an diese Entwicklung zu verpassen.
Das gilt auch für Boehringer Ingelheim. Der neuen Bereich Global Computational Biology and Digital Sciences (gCBDS) nutzt große Datenmengen für die die Suche nach Wirkstoffen.
„Wir wollen diese Möglichkeiten als Ergänzung zu dem vorhandenen Fachwissen der Forschungsorganisation nutzen“, erklärt Dr. Jan Nygaard Jensen, globaler Leiter des gCBDS-Teams. Zusammen mit Blaze Stancampiano, Head of Scientific Strategy, haben Dr. Jensen und sein Team einen Plan entwickelt, wie Boehringer Ingelheim hierbei weltweit eine Führungsposition einnehmen kann.
Daten, Muster und neue Perspektiven
Laut Stancampiano, handelt es sich um eine neue Grenze für das Verständnis der menschlichen Gesundheit. „Dank Genforschung, Biobanken und anderer Entwicklungen der letzten Jahrzehnte wissen wir heute viel mehr über menschliche Krankheiten“, sagt er. „Wir haben ein viel detaillierteres Wissen über Gene und Proteine und darüber, wo wir mit neuen Medikamenten ansetzen können. Damit können wir wirksamere Medikamente mit weniger Nebenwirkungen entwickeln.“
Dr. Jensen erwähnt den riesigen Schatz an medizinisch relevanten menschlichen Daten, auf den Forschende jetzt zugreifen können — darunter die UK Biobank mit ihren umfassenden Informationen zu Genetik und Gesundheit einer halben Million Menschen.
„Heute stehen uns, anders als noch vor ein paar Jahren, immense Mengen von Patientendaten zur Verfügung, nicht nur intern, sondern auch extern über Biobank-Partnerschaften“, so Dr. Jensen. „Außerdem haben wir jetzt die Rechnerleistung, um sie verarbeiten zu können. Wir bauen gerade die Infrastruktur für die Analyse dieser Daten auf.“
Datenwissenschaftler suchen mithilfe von Algorithmen nach Mustern und Übereinstimmungen, aus denen sich wissenschaftliche Erkenntnisse ableiten lassen. „Zum Beispiel untersuchen wir“, so Dr. Jensen, „ob bei allen in der Datenbank erfassten Menschen mit Diabetes ein übereinstimmendes Genom- und Proteinmuster zu finden ist.“
Gene sind die Baupläne für die Herstellung von Proteinen und diese wiederum sind die Bausteine des Körpers. Sie übernehmen unzählige Aufgaben: ob als Antikörper für den Schutz des Organismus oder als Myosin für die Bewegung der Muskeln, als Strukturgeber in Haut und Knochen in Form von Kollagen, als Hormone, Enzyme und vieles mehr. Wenn es der Medizinwissenschaft gelingt, die richtigen Gene und Proteine zu beeinflussen, kann sie damit auch ganz bestimmte Funktionen – oder Fehlfunktionen – im menschlichen Körper beeinflussen.
Daten- und Laborwissenschaften — eine echte Synergie
Auf seiner computergestützten Suche nach Mustern, die mit bestimmten Krankheiten zusammenhängen oder sogar ursächlich sind, kommt das gCBDS-Team schließlich zu einer Reihe von Genen und Proteinen, sogenannte „Targets“. Solche Zusammenhänge könnten etwa für ein erhöhtes Risiko einer bestimmten Erkrankung verantwortlich sein – und damit mögliche Kandidaten für den Wirkansatz neuer Medikamente.
Dr. Jan-Nygaard Jensen,
Leiter gCDBS
Die Computeranalyse allein reicht aber nicht aus, um sicher zu sein, dass man die richtigen Targets hat. Das gesamte Spektrum der bewährten Prozesse für die Wirkstoffentwicklung sowie Labortests bleiben weiterhin notwendig. „In der Innovation Unit haben wir hervorragende Biologen, Chemiker und Technologieexperten, mit denen wir gemeinsam beurteilen, ob bestimmte Muster oder Signale eine Rolle für die Entwicklung einer Krankheit spielen und sich idealerweise als neue Targets für Medikamente in unserem Portfolio eignen“, sagt Dr. Jensen.
„Zusammenarbeit ist der Schlüssel zum Erfolg“, erklärt er. „Es geht hier nicht um den Widerspruch zwischen klassischer Laborarbeit und KI. Wir kombinieren beides und kommen so zu neuen Erkenntnissen, die uns anders vielleicht verborgen geblieben wäre.“
Mit anderen Worten verbindet das interdisziplinäre gCBDS-Team die künstliche Intelligenz mit dem menschlichen Verstand. „Wir trainieren KI, Muster zu erkennen, das können sie bei riesigen Datensätzen besser als es ein Mensch jemals könnte“, sagt Dr. Jensen. „Aber zuerst müssen wir mit unserem biologischen Verständnis entscheiden, nach welchen Mustern wir überhaupt sinnvollerweise suchen sollten. Das kann eine KI für uns noch nicht übernehmen.“
„Über rechnergestützte und analytische Erkenntnisse nutzen wir umfassende und komplexe Datenmengen zur Entdeckung von neuartigen Behandlungskonzepten (NTC), um unser Wirkstoffportfolio voranzutreiben.“Dr. Jan Nygaard Jensen,
Leiter gCDBS
Vorsprung durch eigene Daten
Boehringer Ingelheim hat sich zum Ziel gesetzt, an der Spitze der Forschung zu stehen. Das Portfolio des Unternehmens soll zu 75 Prozent aus First-in-Class-Molekülen bestehen, davon sollen 50 Prozent das Potenzial für einen sogenannten Breakthrough, also einen Durchbruch, haben, so Blaze Stancampiano. Die US-amerikanische Arzneimittelbehörde FDA gewährt Medikamenten, die eine wesentliche Verbesserung gegenüber verfügbaren Therapien bringen könnten, den Status „Breakthrough Therapy Designations“.
Um seine Ziele zu erreichen, will das gCDBS-Team die umfangreichen Labordaten von Boehringer Ingelheim durch die patientenzentrierten Daten aus den Biobanken zu ergänzen. „So können wir Chancen schneller erkennen und dann als erste exakt angepasste Medikamente entwickeln“, sagt Blaze Stancampiano.
Damit steht die Arbeit des gCBDS-Teams genau im Einklang mit der Mission von Boehringer Ingelheim: Die Grundlagen für neue Medikamente und Therapien zu schaffen, zur Verbesserung von Gesundheit und Lebensqualität der Patienten.
