Digitaler Zwilling für die individuelle Entzündungsüberwachung
Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein virtuelles Modell Ihrer körperlichen Funktionen, einen digitalen Zwilling, der Ihre Reaktion auf Krankheiten oder Behandlungen simulieren kann. Digitale Zwillinge werden in Bereichen wie Ingenieurwesen und Klimawissenschaft bereits seit langem eingesetzt, jedoch noch nicht im Gesundheitswesen. Durch die Verknüpfung des genetischen Profils und der Krankengeschichte einer Patientin oder eines Patienten mit biometrischen Echtzeitdaten ermöglichen digitale Zwillinge es Ärztinnen und Ärzten, Gesundheitsrisiken vorherzusagen, bevor Symptome auftreten. Bei entzündlichen Erkrankungen wie Sepsis oder schwerem COVID-19, bei denen eine frühzeitige Intervention entscheidend ist, könnte diese Fähigkeit zur Vorhersage Leben retten.
Die Herausforderungen digitaler Zwillinge meistern
Trotz der vielversprechenden Aussichten stellt die Entwicklung digitaler Zwillinge für den Einsatz in der klinischen Versorgung in Echtzeit nach wie vor eine Herausforderung dar. Zu den Anforderungen gehören nicht nur detaillierte Patientendaten, sondern auch Sensoren, mit denen diese Daten kontinuierlich erfasst werden können, Algorithmen, die sie genau analysieren, und biologische Modelle, die bei der Interpretation der Daten helfen. Das EU-finanzierte Projekt DIGIPREDICT(öffnet in neuem Fenster) führt all diese Komponenten zusammen und leistet damit Pionierarbeit bei der Entwicklung einer digitalen Zwillingstechnologie für die Entzündungsüberwachung.
Tragbare Sensoren mit Echtzeit-Präzision
Eines der Hauptziele von DIGIPREDICT war die Entwicklung tragbarer Sensoren, die bestimmte Entzündungsbiomarker direkt über die Haut messen. Die Sensoren sind mit Silizium-Mikronadeln gekoppelt, die schmerzfrei und mit hoher Effizienz interstitielle Flüssigkeit entnehmen. Dieses innovative Design ermöglicht die Überwachung von Biomarkern, ohne dass Blut entnommen werden muss. Das Team entwickelte multimodale Laktat- und pH-Sensoren(öffnet in neuem Fenster) mit einem zehnmal größeren Dynamikbereich als derzeitige Technologien. Dadurch waren sie in der Lage, kritische Veränderungen im Gewebestoffwechsel zu erkennen. Darüber hinaus wurde im Rahmen des Projekts erstmals ein tragbarer Sensor(öffnet in neuem Fenster) für C-reaktives Protein (CRP), einen wichtigen Entzündungsmarker, entwickelt, der eine elektrochemische Echtzeit-Technik namens Impedanzspektroskopie nutzt. „Diese Sensoren bieten uns einen kontinuierlichen, nicht-invasiven Einblick in den Entzündungszustand eines Patienten“, erklärt Projektkoordinator Adrian Ionescu.
Organ-on-chip für eine intelligentere Überwachung
Um sicherzustellen, dass die Sensoren die relevantesten Signale erfassen, hat DIGIPREDICT auch Organ-on-Chip-Modelle entwickelt. Diese dienen als physische Zwillinge und helfen Forscherinnen und Forschern dabei, zu simulieren, wie Entzündungen, beispielsweise ein Zytokinsturm, bei echten Patientinnen und Patienten ablaufen könnten. Die Herz- und Gefäß-auf-Chip-Plattformen wurden auch verwendet, um Reaktionen auf Entzündungen zu untersuchen und zu erforschen, wie verschiedene Arzneimittel mit entzündetem Gewebe interagieren. Ionescu zufolge: „Die Organ-on-Chip-Systeme waren von zentraler Bedeutungsowohl für die Identifizierung der richtigen Biomarker als auch für die Validierung unserer tragbaren Technologien.“
KI-Algorithmen
Die Vorhersagekraft von DIGIPREDICT stützt sich auf mehr als nur Sensoren. Fortgeschrittene KI-Algorithmen integrieren Daten aus verschiedenen Krankenhäusern, selbst wenn die Patientenakten unvollständig sind. Die Modelle wurden auch über verschiedene Institutionen hinweg geschult, ohne dass sensible Daten ausgetauscht werden mussten.. Dies gewährleistete nicht nur den Datenschutz, sondern trug auch zur Entwicklung genauerer Instrumente bei. „Unvollständige Daten sind im Gesundheitswesen eine Realität, und unsere Algorithmen behandeln fehlende Daten als aussagekräftiges Merkmal, was die Vorhersagegenauigkeit tatsächlich verbessert“, betont Ionescu.
Von der Forschung in die Klinik
Eines der wichtigsten Ergebnisse des Projekts war der Nachweis, dass digitale Zwillinge, die Sensorik, Modellierung und Vorhersagen integrieren, in klinischen Echtzeitumgebungen funktionieren können. Der tragbare Laktatsensor befindet sich derzeit im CE-Zulassungsverfahren, wobei der Industriepartner Xsensio SA(öffnet in neuem Fenster) die kommerzielle Nutzung vorbereitet. Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich ist die Entwicklung von Silizium-Mikronadeln zur Entnahme von Interstitialflüssigkeit durch Ascilion(öffnet in neuem Fenster). Mit Blick auf die Zukunft werden die Ergebnisse von DIGIPREDICT im neuen EU-finanzierten Projekt RealCare(öffnet in neuem Fenster) zur Überwachung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Krebserkrankungen untersucht. „Digitale Zwillinge sind der Weg in eine intelligentere und nachhaltigere Zukunft des Gesundheitswesens, in der der Mensch im Mittelpunkt steht“, fasst Ionescu zusammen.
