Mit Digitalisierung zu personalisierten Therapien

Daten helfen Ärzten im Kampf gegen Krebs. Mit Hilfe molekulargenetischer Analysen sollen sich Tumore schneller erkennen, charakterisieren und effektiver behandeln lassen. Experten sprechen von Präzisionsmedizin, die speziell auf bestimmte Patientenprofile zugeschnitten ist.

Regel mit On-Premise-Anwendungen, sind doch die eigenen Rechenzentren sowie die Algorithmen für das Deep Learning so leistungsfähig und effizient, dass man keine Schützenhilfe von AWS oder Google Cloud brauche, so Roche.

KI und Big Data verschieben die Grenzen

Auch künstliche Intelligenz (KI) ist für die Roche-Mitarbeiter nichts Neues: Die zugrunde liegende Methodik ist schon lange bekannt und im Einsatz. Allerdings hat sich die Ausgangslage insoweit verändert, als heute eine viel höhere Rechenleistung zur Verfügung steht und zudem dank fortschrittlicherer Analysethemen ausreichend Daten für den Entwurf individueller Therapien vorhanden seien.

Die Herausforderung besteht darin, von Big Data zu Smart Data zu kommen. Ein Job, den bei Roche etwa neuronale Netze erledigen, indem sie automatisch komplexe Tumorstrukturen erkennen. Oder, wie es in Penzberg heißt: Big Data verschiebt die Grenzen dessen, was in medizinischer Forschung und Therapie möglich ist. Noch spielen KI und Maschine nur eine unterstützende Rolle und helfen dem Arzt bei seiner Entscheidung – doch wie wird das in zehn Jahren aussehen?

Um an smarte Daten zu gelangen, verlässt sich Roche nicht nur auf Dritte, sondern geht auch eigene Wege. Neben Foundation Medicine übernahm der Biotechnologie-Konzern im Frühjahr 2018 auch Flatiron Health. Das US-amerikanische Unternehmen bietet Softwarelösungen im Bereich elektronischer Gesundheitsakten und Daten aus der klinischen Routine, sogenannte Real World Evidence, an. Diese Daten werden von Flatirons Technologieplattformen verwaltet, vernetzt sowie analysiert und können so von Roche in der Forschung genutzt werden. Für Roche ist dies ein weiterer Schritt in Richtung Präzisionsmedizin – der kann den entscheidenden Unterschied in der Krebsforschung machen.