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← Das medizinische Potential von KI und Metaboliten

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Showing Revision 16 created 01/11/2020 by Sonja Maria Neef.

  1. Als wir 2003
  2. das menschliche Genom sequenzierten,
  3. dachten wir, wir hätten die Antwort,
    um viele Krankheiten zu behandeln.
  4. Aber die Realität ist weit davon entfernt,
  5. denn neben unseren Genen
  6. könnten Umwelt und Lebensstil
  7. eine wichtige Rolle bei der Entwicklung
    vieler Krankheiten spielen.
  8. Ein Beispiel ist die Fettleberkrankheit,

  9. von der über 20 % der Bevölkerung
    weltweit betroffen sind,
  10. die nicht behandelt werden kann
    und zu Leberkrebs
  11. oder Leberversagen führt.
  12. Die Sequenzierung der DNA allein gibt uns
    also nicht genügend Informationen,
  13. um wirksame Therapeutika zu finden.
  14. Glücklicherweise gibt es viele
    verschiedene Moleküle in unserem Körper.

  15. Tatsächlich gibt es
    über 100.000 Metaboliten.
  16. Metaboliten sind alle Moleküle,
    die von ihrer Grösse her winzig sind.
  17. Bekannte Beispiele sind Glukose,
    Fruktose, Fette, Cholesterin --
  18. von denen hören wir immer.
  19. Metaboliten sind an
    unserem Stoffwechsel beteiligt.
  20. Sie sind auch stromabwärts der DNA,
  21. sodass sie Informationen unserer
    Gene und Lebensstile enthalten.
  22. Metaboliten zu verstehen ist wichtig,
    um Therapien für Krankheiten zu finden.
  23. Ich wollte schon immer
    Patienten behandeln.

  24. Trotzdem habe ich vor 15 Jahren
    die medizinische Fakultät verlassen,
  25. da ich Mathematik vermisste.
  26. Bald darauf fand ich das Coolste:
  27. Ich kann Mathematik benutzen,
    um Medizin zu studieren.
  28. Seitdem entwickle ich Algorithmen
    zur Analyse biologischer Daten.
  29. Es klang so einfach:
  30. Wir sammeln Daten von allen
    Metaboliten in unserem Körper,
  31. entwickeln mathematische Modelle,
  32. die beschreiben, wie sie sich
    bei Krankheiten verändern
  33. und greifen in diese Veränderungen ein,
    um sie zu behandeln.
  34. Dann wurde mir klar,
    warum das noch niemand getan hatte:

  35. Es ist extrem schwierig.
  36. (Gelächter)

  37. Es gibt viele Metaboliten
    in unserem Körper.

  38. Jedes Einzelne ist anders als das andere.
  39. Bei einigen Metaboliten können wir
    deren Molekülmasse mithilfe von
  40. Massenspektrometriegeräten messen.
  41. Aber da es etwa 10 Moleküle mit
    genau der gleichen Masse geben könnte,
  42. wissen wir nicht genau, was sie sind
  43. und wenn man sie alle klar
    identifizieren will,
  44. muss man mehr Experimente durchführen,
  45. die Jahrzehnte dauern und
    Milliarden Dollar kosten könnten.
  46. Also haben wir eine KI-Plattform
    entwickelt, um das zu tun.

  47. Wir nutzten das Wachstum
    biologischer Daten,
  48. um eine Datenbank mit allen vorhandenen
    Informationen über Metaboliten
  49. und deren Wechselwirkungen
    mit anderen Molekülen aufzubauen.
  50. All diese Daten fassten wir
    zu einem Meganetzwerk zusammen.
  51. Dann messen wir Massen von Metaboliten

  52. aus Gewebe und Blut von Patienten
  53. und finden die Massen,
    die bei einer Krankheit verändert sind.
  54. Aber wie schon erwähnt,
    wissen wir nicht genau, was sie sind.
  55. Eine Molekularmasse von 180 kann
    Glukose, Galactose oder Fructose sein.
  56. Sie alle haben genau die gleiche Masse,
  57. aber unterschiedliche
    Funktionen im Körper.
  58. Unser KI-Algorithmus hat
    all diese Unklarheiten berücksichtigt.
  59. Dann hat er dieses
    Meganetzwerk durchsucht,
  60. um herauszufinden, wie die Massen
    miteinander verbunden sind,
  61. die zu Krankheiten führen.
  62. Aus der Art, wie sie verbunden sind,
  63. können wir schliessen,
    was jede Metabolitenmasse ist,
  64. sodass 180 hier Glucose sein könnte
  65. und, was noch wichtiger ist,
  66. entdecken wie Veränderungen
    bei Glucose und anderen Metaboliten
  67. zu einer Krankheit führen.
  68. Dieses neuartige Verständnis
    der Krankheitsmechanismen
  69. ermöglicht es uns,
    wirksame Therapeutika zu entdecken.
  70. So gründeten wir ein Start-Up, um
    die Technologie auf den Markt zu bringen

  71. und Menschenleben zu verändern.
  72. Jetzt arbeiten mein Team und ich
    bei ReviveMed daran,
  73. Therapeutika für Krankheiten zu entdecken,
    wo Metaboliten Haupttreiber sind,
  74. wie z. B. Fettleberkrankheiten,
  75. weil sie durch die Ansammlung
    von Fetten verursacht werden,
  76. die zu den Metaboliten
    in der Leber gehören.
  77. Wie ich bereits erwähnte, ist es
    eine riesige Epidemie ohne Behandlung.
  78. Und Fetterleberkrankheiten sind
    nur ein Beispiel.

  79. In Zukunft werden wir
    hunderte von anderen Krankheiten
  80. ohne Behandlungswege bekämpfen.
  81. Indem wir immer mehr Daten
    über Metaboliten sammeln
  82. und verstehen, wie Veränderungen
  83. zu Krankheiten führen,
  84. werden unsere Algorithmen
    immer intelligenter,
  85. um die richtigen Therapeutika
    für die richtigen Patienten zu finden.
  86. Und wir werden unserer Vision,
  87. mit jeder Codezeile Leben zu retten,
  88. näher kommen.
  89. Vielen Dank.

  90. (Applaus)