Die Systemmedizin hat sich zum Ziel gesetzt, interdisziplinäre und computergestützte systembiologische Ansätze in die Medizin zu übertragen. Im medizinischen Alltag fällt fortlaufend eine Vielzahl von Datensätzen an. Dazu gehören unter anderem Informationen über Krankheitsursachen und -verläufe, die den Medizinern zum notwendigen Zeitpunkt für die Entscheidung über die wirksame Behandlung zur Verfügung stehen müssen. Hierbei handelt es sich neben klinischen und molekularen Daten, die unstrukturiert in unterschiedlichen Formaten und unterschiedlicher Qualität vorliegen, auch um Fachpublikationen und klinische Berichte.
Es liegt auf der Hand, dass die notwendige intelligente und computerunterstützte Integration dieser Informationen der Entwicklung neuartiger Instrumente bedarf. Nur so wird es möglich sein, diese enormen und ständig wachsenden Datenmengen für die weitere Forschung und die wirksame Behandlung von Patientinnen und Patienten zugänglich zu machen. Außerdem wird immer mehr Wissen produziert, jedoch steht immer weniger davon für eine intelligente Weiterverarbeitung als problemlösungsrelevante Information zur Verfügung. Diese Probleme konterkarieren zunehmend die ursprünglichen Vorteile der gewünschten Informationszuwächse für die Systemmedizin. Erschwerend kommt hinzu, dass die einzelnen Datenbestände häufig isoliert voneinander aufgebaut und verwaltet werden und somit erhebliche Hürden bestehen, solche Daten transparent über einzelne Datensammlungen hinausgehend zu nutzen.
Verbesserte und patientenspezifische Therapieentscheidung
Die Herausforderung besteht demnach darin, große Mengen an sehr heterogenen Datenbeständen zu homogenisieren und inhaltlich quellenübergreifend durch sogenannte semantische Metadaten zu beschreiben. Solche Metadaten ermöglichen es, die Bedeutung von Daten – also ihre Semantik – generell, allgemeinverständlich und eindeutig zu definieren und damit automatisiert computergestützt weiterzuverarbeiten. Im Rahmen der Maßnahme „i:DSem – Integrative Datensemantik in der Systemmedizin“ werden Forschungsvorhaben unterstützt, die diesen Ansatz aufgreifen.
Die acht geförderten Verbünde decken verschiedene semantische Datenintegrationsmethoden für die klinischen Bereiche der neurodegenerativen Erkrankungen, der Rückenmarksverletzungen und verschiedener Krebserkrankungen ab. Die meisten Entwicklungen zielen auf eine verbesserte und patientenspezifische Therapieentscheidung, die sowohl auf individuellen als auch auf allgemeinen Daten basiert. Einige dienen ferner der Identifikation neuer Therapieansätze. Die Projekte sind im März 2016 gestartet und sollten planmäßig Ende Februar 2021 enden. Aufgrund der Pandemie-Einschränkungen verzögern sich die Arbeiten aktuell und die Projekte werden voraussichtlich länger laufen und die Fördermaßnahme wird damit später enden.
Zur Bekanntmachung