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Mit der Strategie Modellvorhaben Genomsequenzierung soll es für Patient*innen mit Verdacht auf eine genetisch bedingte Seltene Erkrankung eine maßgebliche Verbesserung der Diagnostik und der Behandlung geben. Die bereits 2021 verabschiedete deutschlandweite Initiative „Modellvorhaben zur umfassenden Diagnostik und Therapiefindung mittels Genomsequenzierung bei Seltenen und bei onkologischen Erkrankungen“ nach § 64 e Sozialgesetzbuch (SGB) V startete im Jahr 2024. In einer fünf-jährigen Testphase soll die Integration der Genomsequenzierung in die Gesundheitsversorgung als Kassenleistung erprobt werden.

Das LMU Klinikum ist mit seinen Zentren für Seltene und Onkologische Erkrankungen und vor allem auch mit seinen hochmodernen Technologie-Plattformen als ein Standort in Deutschland an dem Modellvorhaben beteiligt. Die Humangenetik am Hauner und die NGS Facility unter der Leitung von Dr. Rohlfs leisten mit Genomsequenzierungen von mehr als 100 Kindern mit seltenen oder onkologischen Erkrankungen einen wesentlichen Beitrag um die bestmögliche Diagnostik und damit auch die bestmögliche Behandlung für die erkrankten Kinder voranzutreiben. 

Auf der renommierten Konferenz „BaCell 3D – Organoid Conference“ konnte Stephanie Frenz-Wießner den begehrten „Best Oral Presentation Award“ für ihre herausragende Präsentation entgegennehmen. Die Konferenz, die sich auf fortschrittliche Organoid-Technologien konzentriert, zog Experten und Forscher aus aller Welt an.

Zusätzlich zu ihrem Erfolg ist Stephanie Frenz-Wießner auf einem Foto mit den Gewinnern der Poster-Präsentationen zu sehen, die ebenfalls für ihre exzellenten wissenschaftlichen Beiträge ausgezeichnet wurden. Weitere Informationen zur Konferenz finden Sie unter www.bacell3d.com.

Das Dr. von Haunersche Kinderspital (LMU Klinikum) stellte am Wochenende vom 26.04 bis 28.04 beim sogenannten „Makeathon“ der Studierendeninitiative TUM.ai eine Coding-Herausforderung an die Teilnehmenden. Unter dem Motto „AI in Medicine“ bestand das Ziel darin, der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin einen Schritt näher zu kommen. Das Team um Daniel Weiss konnte mithilfe der Studierenden einen Proof-of-Concept entwickeln: Es wurde bewiesen, dass externe Parteien Algorithmen auf nicht-personalisierten Daten entwickeln können, die dann über geschützte Wege auf Patientendaten im Klinikum angewendet werden können. Patientendaten werden in der Kinderklinik gespeichert, tragen jedoch trotzdem zur Entwicklung einer künstlichen Intelligenz und somit zum medizinischen Fortschritt bei.

Vier Teams konnten die gestellten Aufgaben erfolgreich lösen. Als Wissensbasis zur Datenverarbeitung wurde der von Prof. Matthias Mann entwickelte Clinical Knowledge Graph verwendet (A knowledge graph to interpret clinical proteomics data | Nature Biotechnology). Anhand eines synthetischen Datensatzes sollten die Studierenden im ersten Schritt bestimmen, ob Patienten gesund oder erkrankt sind. Anschließend erfolgte eine Klassifizierung der Erkrankung, indem der erste Buchstabe des ICD-10-Codes ermittelt wurde. Die entwickelten Codes wurden von den teilnehmenden Teams auf die von Prof. Jan Baumbach entwickelte, und durch EU Horizon 2020 gefördere Plattform featurecloud.ai  (FeatureCloud – Revolutionising Cloud Communication - FeatureCloud, Privacy preserving federated machine learning and blockchaining for reduced cyber risks in a world of distributed healthcare | FeatureCloud | Project | Fact sheet | H2020 | CORDIS | European Commission (europa.eu)) hochgeladen. Im Anschluss können diese Algorithmen gesichert auf dem Klinikserver verwendet werden. Die Algorithmen trainieren hier anhand realer Patientendaten, und die Resultate wurden anhand verschiedener Metriken (F1-Score, Accuracy) bewertet. Diese Bewertung wird über FeatureCloud wieder an die Entwickler zurückgesendet. Durch stetiges Feedback können Codes verbessert und spezifiziert werden. Der erste Platz im Makeathon ging an das Team „ML4Hope“, welches die höchste Gesamtwertung der Metriken erzielte. Herzlichen Glückwunsch!

Perspektivisch wird anhand dieses Proof-of-Concept die Entwicklung eines Ökosystems der personalisierten Medizin möglich: Während Patientendaten datenschutzkonform und dezentral gespeichert werden, können Externe Algorithmen entwickeln. Europaweit können Daten generiert und verarbeitet werden, welche die Datenbasis stetig erweitern. Die Algorithmen ermöglichen es, auf medizinisch-individueller Ebene zu kategorisieren, Diagnosen zu stellen, Behandlungsoptionen zu vergleichen und Entscheidungen zu treffen. Außerdem bieten sich für die Pharmaindustrie Möglichkeiten zum Drug-Repurposing sowie zur spezifischeren Medikamentenentwicklung. Krankenkassen können Präventionsbehandlungen personalisieren und Kosten besser kalkulieren.

Für uns als kindermedizinisches Forschungszentrum steht jedoch der Fortschritt der Medizin im Fokus. Anhand der Datenanalyse können neben der schnelleren Diagnose und Therapieoptionen von seltenen Erkrankungen auch Risikofaktoren für Erkrankungen im Erwachsenenalter identifiziert werden.

Besonders bedanken möchten wir uns hier noch bei unseren Partnern in diesem Projekt. Mittels der Kooperation mit den folgenden Parteien war es uns möglich, das Konzept zu entwickeln und den Makeathon durchzuführen:

Paul Springer und Denis Dalić von MI4People (MI4People | Machine Intelligence for Public Good | NPO)

Timm Amstein, Marius Vöhringer, Timm Hamm, Shahryar Khorasani und Jörn Kogerup von Capgemini (Transforming Health And Social Care Industry | Capgemini)

Alexander Jarasch von Neo4j (Neo4j Graph Database & Analytics | Graph Database Management System)

Julian Matschinske und Marius Klages von Dehaze (dehaze - Enabling Precision Medicine)

sowie der Care-for-Rare Foundation (Care-for-Rare Foundation for children with rare diseases – Help us to help the orphans of medicine!)

Haben wir Interesse geweckt? Weitere Informationen zum Thema unter: careforrare.github.io/PersonalizedMedicine/ 

Oder direkte Rückfragen zu diesem Thema an:

Daniel.Weiss@med.uni-muenchen.de

Nicola.Goetzenberger@med.uni-muenchen.de 

Organoide – dreidimensionale Miniatur-Modelle von Organen – sind kaum größer als einen Millimeter. Sie können im Idealfall die Funktionen der großen Originale nachbilden. Nun ist es einem interdisziplinären Team von Wissenschaftlern im Dr. von Haunerschen Kinderspital des LMU Klinikums gelungen, Organoide des menschlichen Knochenmarks zu konstruieren. „Wir denken, dass sich diese Technologie in vieler Hinsicht als nützlich erweisen könnte – von der Modellierung angeborener und erworbener Erkrankungen des Knochenmarkes bis hin zur biotechnologischen Produktion von Blutzellen“, sagt Professor Christoph Klein, Direktor der LMU Kinderklinik und Kinderpoliklinik. Im Wissenschaftsmagazin „Nature Methods“ hat das Team sein innovatives Verfahren zur Erzeugung dieser komplexen, humanen Knochenmarksorganoide aus induzierten pluripotenten Stammzellen ausführlich beschrieben.

Mehr Erfahren: 

https://www.lmu-klinikum.de/aktuelles/pressemitteilungen/ein-knochenmark-im-miniaturformat/b2654d9d92860337

Die European Crohn’s and Colitis Organisation (ECCO) hat Herrn Daniel Kotlarz für seine herausragende Forschung auf dem Gebiet der seltenen, frühkindlichen chronisch-entzündlichen Darmerkrankungen (engl. very early onset inflammatory bowel disease, VEO-IBD) den ECCO Pioneer Award verliehen. Der Forschungspreis ist mit einer Fördersumme von 300.000 Euro dotiert und wird jährlich an visionäre, innovative und interdisziplinär arbeitende Wissenschaftler*Innen im Forschungsbereich der chronisch-entzündlichen Darmerkrankungen verliehen.

Daniel Kotlarz ist als Clinician-Scientist am Dr. von Haunerschen Kinderspital des LMU Klinikums tätig und seine Forschung ist darauf ausgerichtet, die Krankheitsursachen von Patienten mit frühkindlichen chronisch-entzündlichen Darmerkrankungen zu untersuchen, um die Diagnostik und Therapie für diese Patienten nachhaltig zu verbessern.

Kinder mit frühkindlichen chronisch-entzündlichen Darmerkrankungen weisen oft schwere Erkrankungen auf, die auf konventionelle Behandlungen nicht ansprechen. Die translationale Forschung von Daniel Kotlarz hat bereits in der Vergangenheit einen entscheidenen Beitrag zur Aufklärung von genetischen Ursachen für frühkindliche chronisch-entzündlichen Darmerkrankungen geleistet und damit die Behandlung von vielen Kindern optimiert. Jedoch kann gegenwärtig bei der Mehrzahl der Patienten weiterhin keine genetische Diagnose gestellt werden und die zugrundeliegenden Krankheitsursachen bleiben ungeklärt.

Durch die Unterstützung des ECCO Pioneer Awards soll die Genomsequenzierung durch die innovative Anwendung multimodaler Genexpressionsanalysen des komplexen Darmgewebes auf der Ebene einzelner Zellen ergänzt werden. Hierbei sollen bisher unbekannte molekulare Krankheitsmechanismen, Biomarker und therapeutische Zielstrukturen für frühkindliche chronisch-entzündliche Darmerkrankungen identifiziert werden. 

Die Leiterin des Kim-Hellmuth Lab, Sarah Kim-Hellmuth und Ilse Sturkenboom, Professorin für Islamische Kunstgeschichte, erhalten eine Projektförderung in Höhe von je 1,5 Millionen Euro. Die ERC Grants werden anhand der wissenschaftlichen Exzellenz der Antragsteller sowie des beantragten Projekts vergeben und zählt zu den angesehensten Forschungsförderungen in Europa.