Health Data Modelling

Ein Teil unserer Individualität beruht auf Variation in der Buchstabenabfolge in unserem persönlichen genetischen Code. Solch natürlich vorkommende genetische Variationen, auch Einzelnukleotid-Polymorphismen (engl. SNPs) genannt, macht uns manchmal auch anfälliger für die Entwicklung von Krankheiten oder lässt uns unterschiedlich auf Medikamente reagieren. Es gibt Milliarden dieser SNPs im menschlichen Genom, aber nur ein winziger Bruchteil ändert direkt die Sequenz der Gene, welche Proteine kodieren, die molekularen Werkzeuge unseres Körpers. Unsere Gruppe nutzt diese natürlichen genetischen Experimente der Natur um zwei Ziele zu erreichen: 

1. um neue Zielstrukturen für Medikamente zu identifizieren oder bestehende, sichere und wirksame Medikamente für Krankheiten ohne gute Behandlungen gezielt wieder zu verwenden, und 

2. um genetische Varianten zu identifizieren, die möglicherweise beeinflussen, wie Medikamente in unserem Körper wirken, z.B. an Wirksamkeit verlieren oder Nebenwirkungen verursachen. 

Wir entschlüsseln genetische Risikoinformationen, die bei Millionen von Menschen beobachtet wurden, indem wir tiefe molekulare Daten bis hinunter auf die Ebene einzelner Zellen durch die Nutzung von maschinellem Lernen integrieren. Sobald wir verantwortliche Gene, und damit Proteine, identifiziert haben, die für das Krankheitsrisiko verantwortlich sind, können wir nach bereits bestehenden Medikamenten suchen, welche diese Proteine günstig verändern. Zum Beispiel haben wir Hinweise darauf gefunden, dass mehrere bestehende Medikamente potenziell zur Behandlung der häufigen Krankheit des Morbus Raynaud‘s, für die es keine guten Medikamente gibt, nützlich sein könnten (Hartmann et al. 2023 Nature Communications). In ähnlicher Weise kann die molekulare Charakterisierung genetischer Variation auf Prozesse hinweisen, die wichtig für die Wirksamkeit, aber auch für die Absorption, Verteilung, den Stoffwechsel und die Ausscheidung von Medikamenten sind. Zum Beispiel haben wir eine häufige genetische Variante identifiziert, die die Funktion des Gens DYPD beeinflusst, das wichtig für den rechtzeitigen Abbau des Krebsmedikaments 5-Fluorouracil ist, welches sonst toxische Werte erreichen und Patienten schaden könnte (Surendran et al. 2022 Nature Medicine).