Dr. Matthieu Schapranow : Precision Medicine: Real-world Examples of Interdisciplinary Cooperations

Immer häufiger werden Ärzte bei der Suche nach der Ursache komplexer Erkrankungen in den Genen fündig. So sind Analysen des individuellen menschlichen Genoms wichtigster Baustein der personalisierten Medizin.

Dr. Matthieu Schapranow
Dr. Matthieu SchapranowFoto: Oliver Elsner

Das genetische Profil eines Tumors kann Aufschluss zu Ursachen und Ansprechen auf bestimmte chemotherapeutische Wirkstoffe geben. Die Erstellung des genetischen Profils ist jedoch auf Grund der Vielzahl unterschiedlicher Prozessschritte, der schieren Datenmengen und der unterschiedlichen Formate heute noch langwierig. Hier eröffnet die am Potsdamer Hasso-Plattner-Institut (HPI) entwickelte Plattform „Analyze Genomes“ neue Möglichkeiten. Sie beruht auf der am HPI erforschten In-Memory-Technologie, mit der die riesigen Mengen medizinischer Daten erstmals in Echtzeit analysiert und mit weltweitem Wissensquellen verknüpft werden. Das hilft Mediziner schneller passende Behandlungsalternativen zu auszuwählen.

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Dr. Matthieu Schapranow
Dr. Matthieu Schapranow

Forscher am HPI haben unter Leitung von Dr. Matthieu-P. Schapranow gemeinsam mit Experten der Lebenswissenschaften, wie Mediziner, Biologen, Genetikern, die Cloud-Plattform „Analyze Genomes“ (http://we.analyzegenomes.com) entwickelt. Sie ermöglicht Experten aus verschiedenen Fachrichtungen erstmals die Echtzeit-Analyse von Genomdaten selbständig ohne IT-Experten durchzuführen. Die am Fachbereich des Gründers erforschte In-Memory-Technologie stellt hierbei die technologische Grundlage für die rasante Datenverarbeitung bereit. Im „Medical Knowledge Cockpit“ erhalten Ärzte sowie Patienten dann ein umfassendes Bild über die individuellen, genetischen Merkmale, biologische Zusammenhänge, sowie Hinweise zu weltweit verfügbaren Therapien. Eine langwierige Internetrecherche durch den Arzt ist nicht mehr nötig, da automatisch weltweite Datenbanken durchsucht und relevante Ergebnisse gefiltert werden. Kliniker können die „Drug Response Analysis“ dazu nutzen, um Erkenntnisse aus historischen Fällen erstmals zur Prognose des Ansprechen von Chemotherapien für aktuelle Fälle einzubeziehen. Prognosen können so durch gezielte Überprüfung im Labor belegt werden und Ressourcen dadurch noch effizienter genutzt werden. Forscher können Veränderungen der DNS mit Hilfe des „Genome Browsers“ in beliebigem Detailgrad erkunden und erhalten direkt Hinweise zu pathogenen Veränderungen. Zusätzlich zum Individuum können auch Merkmale von Patientengruppen mittels der „Cohort Analysis“ untersucht werden, z.B. um Forschungshypothesen interaktiv zu überprüfen. Die Folgen einer individuellen Tumorveränderung werden durch die „Pathway Topology Analysis“ in biologische Zusammenhänge und Zellfunktionen übersetzt. Die „Analyze Genomes“-Plattform ermöglicht eine neuartige Arbeitsweise. Mediziner und Forscher werden nicht durch lange Verarbeitungszeiten ausgebremst, sondern können Hypothesen direkt prüfen. Durch die Integration und Verknüpfung mit beliebigen Datenquellen entfallen zeitaufwendige Recherchen im Internet. So können präzise Entscheidungen stets auf Basis des aktuellsten, weltweiten verfügbaren Wissens zum Wohl des Patienten getroffen werden.

Zur Person

Hasso-Plattner-Institut an der Universität Potsdam, Program Manager E-Health

Matthieu Schapranow ist Manager des Programms „E-Health“ am Hasso-Plattner-Institut, Gastwissenschaftler am Massachusetts Veterans Epidemiology Research and Information Center (MAVERIC) des U.S. Department of Veterans Affairs und an der Charité Berlin. Dr. Schapranow wurden die wissenschaftlichen Abschlüsse Dr.-Ing., M.Sc. sowie B.Sc. in Software Engineering verliehen. Unter anderem ist er ausgezeichnet worden mit dem Personalized Medicine Award Convention 2015, dem European Life Science Award 2014 sowie dem Berlin-Brandenburger Innovationspreis 2012. Anlässlich des „World Health Summit 2013“ veröffentlichte Dr. Schapranow gemeinsam mit Prof. Dr. Plattner das Buch „High-Performance In-Memory Genome Data Analysis”.

Links

https://hpi.de/plattner/people/postdocs/dr-matthieu-schapranow.html

Schlagworte

Personalisierte Medizin
Anwendungsbeispiel: Onkologie
Genomdaten
In-Memory-Technology
Echtzeitdatenauswertung