Rheuma

KI erkennt wirkungslose Therapien

Bei rheumatischen Erkrankungen haben sich immer mehr Biotech-Medikamente als hochwirksam erwiesen. Doch bisher fehlt es an Verfahren, um die Wirksamkeit oder Unwirksamkeit dieser Therapien für einzelne Patientinnen und Patienten vorherzusagen. Künstliche Intelligenz (KI) soll das ändern.

Ein Forschungsteam aus Österreich und Deutschland entwickelte Modelle, die bereits relativ genau in der Prognose sind.

Das Forschungsteam um Dubravka Ukalovic vom deutschen Medizintechnikkonzern Siemens Healthcare benutzte die Informationen von 1.397 Patientinnen und Patienten mit chronischer Polyarthritis, auch Gelenksrheuma, aus der österreichischen BIOREG-Datenbank über die Behandlung von Rheuma mit Biotech-Medikamenten.

„Die Unwirksamkeit von Biotech-Medikamenten konnte mit vielversprechender Genauigkeit vorhergesagt werden“, heißt es in der Studie, die im Fachjournal „Arthritis Research & Therapy“ veröffentlicht wurde. Die Daten betrafen fünf verschiedene dieser Arzneimittel (Abatacept, Adalimumab, Certolizumab, Etanercept und Tocilizumab) aus jeweils zumindest hundert Behandlungsversuchen nach dem Prinzip einer Therapie bis zum Erreichen eines gesetzten Ziels.

„Komplexe individuelle Einflussfaktoren“

Bei der chronischen Polyarthritis ist das die Absenz aller Krankheitszeichen oder zumindest eine ganz geringe Krankheitsaktivität. Das soll die irreparable Zerstörung betroffener Gelenke im Rahmen der chronischen Erkrankung verhindern. Eine derart wirksame Therapie wurde erst mit den neuen Biotech-Medikamenten aus den vergangenen 20 Jahren möglich, die die wichtigsten Entzündungsbotenstoffe des Immunsystems blockieren, die an der rheumatoiden Arthritis beteiligt sind.

Im Rahmen der Studie verwendete das Forschungsteam 19 Variablen und schuf mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ein System, das die Behandlungsergebnisse vorhersagen kann. Insgesamt, so die Autorinnen und Autoren, zeigten sich je nach Patient und Patientin sehr komplexe individuelle Einflussfaktoren. Die könne man mit KI-Systemen, die automatisch ihre Leistung verbessern, entschlüsseln. Die Biotech-Medikamente sind auch ein Kostenfaktor in der Rheumatologie. Deshalb sind Prognoseparameter und Prognosemodelle für Therapien auch in dieser Hinsicht wichtig.