KI für personalisierte
Therapielösungen

Die Clinnova-MS-Studie: Länderübergreifende Datenverknüpfung zur Analyse komplexer und heterogener Daten von MS-Patientinnen und Patienten

Hintergrund

Multiple Sklerose (MS) ist die häufigste immunologische Störung des Nervensystems (> 1 von 1000 Personen). Diese Krankheit, von der überwiegend Frauen betroffen sind, ist die häufigste Ursache einer dauerhaften Behinderung bei jungen Erwachsenen. MS betrifft das zentrale Nervensystem und verursacht eine Vielzahl neurologischer Symptome. Mehrere zugelassene krankheitsmodifizierende MS-Medikamente stehen zur Verfügung. Es fehlt aber häufig an zuverlässigen Informationen, welche
Ärztinnen und Ärzte dabei unterstützen, die optimale Therapie zum richtigen Zeitpunkt zu verschreiben. Die Notwendigkeit eines personalisierten klinischen Managements ist evident. Lösungen, die auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhen, bergen ein grosses Potenzial für die Präzisionsmedizin. Bisher haben sie die Erwartungen jedoch noch nicht erfüllt. Das Clinnova- Programm soll dies ändern: In einer überregionalen Zusammenarbeit zwischen Institutionen aus Basel, Frankreich, Deutschland und Luxemburg soll die Digitalisierung des Gesundheitswesens gefördert sowie das KI-Potenzial des Gesundheitswesens erschlossen werden. Das Ziel ist es, die personalisierte Behandlung von chronischen Entzündungskrankheiten zu verbessern. Das Clinnova Konsortium konzentriert sich auf drei chronisch- entzündliche Autoimmunerkrankungen mit hohem medizinischem Bedarf: Multiple Sklerose, entzündliche Darmerkrankungen und rheumatoide Erkrankungen.

Forschungsfrage

Das Forschungsprojekt «Clinnova- MS» ist Teil des Clinnova-Programms und hat zum Ziel, eine prospektive MS-Patientenkohorte aufzubauen. Mithilfe der involvierten Studienzentren soll ein strukturierter, standardisierter und hochdifferenzierter Datensatz aufgebaut werden, der bestehende Verfahren aus verwandten Forschungsprojekten wie zum Beispiel die Schweizer MS-Kohortenstudie (SMSC) nutzt. Diese Daten werden in einer föderierten Lernplattform analysiert. Diese Plattform ermöglicht es, KI-Algorithmen zu trainieren und zu entwickeln, die personalisierte Therapielösungen für Patientinnen und Patienten generieren, Merkmale identifizieren, welche mit früher MS und Übergangsphasen zu progressiver MS verbunden sind, und digitale Biomarker validieren, die eine kontinuierliche Überwachung der MS-Betroffenen ermöglichen.

Studienmethodik

Clinnova-MS wird Patientinnen und Patienten mit beginnender MS oder in der Übergangsphase zur progredienten MS einschliessen. Bis zu 100 Patientinnen und Patienten sollen am Universitätsspital Basel, eine vergleichbare Anzahl soll in den anderen Clinnova-Zentren aufgenommen werden. Erhoben und analysiert werden Personendaten und Proben der Studienteilnehmenden, sowie Daten aus Follow-up Visiten während fünf Jahren. «Patient Reported Outcomes» sowie kognitive und motorische Messungen werden mithilfe der Smartphone-Applikation «dreaMS» erfasst, welche derzeit im RC2NB entwickelt und validiert wird. Biologische Proben (Blut, Liquor und Stuhl) sowie Bildgebungsdaten werden zunächst lokal gespeichert und dann an das Datenzentrum in Luxemburg, dem hauptverantwortlichen Zentrum des Clinnova-Projekts, übertragen. Die Datenanalyse erfolgt über eine datenschutzfreundliche Plattform für föderiertes maschinelles Lernen. Diese Technik des maschinellen Lernens ermöglicht es, Algorithmen auf Datensätzen von verschiedenen klinischen Standorten zu trainieren, ohne sensible Daten zu teilen.

Bedeutung der Studie

Als Teil des Clinnova-Konsortiums kann Clinnova-MS aufgrund standardisierter und hochwertiger digitaler Gesundheitsdaten Veränderungen im MS-Krankheitsverlauf ermöglichen und damit gezielte Interventionen steuern. Es sollen personalisierte Therapieansätze durch KI-Stratifizierung erkannt werden, um in Zukunft die Lebensqualität der Betroffenen zu verbessern bei gleichzeitiger Reduktion der Kosten für das Gesundheitswesen.

Mitwirkende

Prof. Ludwig Kappos (RC2NB, USB)
Prof. Jens Kuhle (RC2NB, USB)
PD Dr. Lars G. Hemkens, MPH (RC2NB, USB)
Dr. Bebeka Cosandey (RC2NB, USB)
Dr. Amandine Bovay (Universität Basel)
Dr. Bram Stieltjes (Universitätsspital Basel)
Dr. Thierry Sengstag (Unversität Basel)

DKF-Services

Methodische Beratung, Projektmanagement, Regulatorik

November 2023

Studienleiterin
Prof. Dr. med. Dr. phil.
Cristina Granziera

Leitende Ärztin Neurologie, Universitätsspital Basel
Co-Leiterin RC2NB

Spezialisierung
Neuroimmunologie, Neurologie, Neuroimaging, Digitale Methoden

Forschungsgebiet
Neuroimaging, Digitale Neurologie, Pathogenese neuroinflammatorischer, zerebrovaskulärer und neurodegenerativer Erkrankungen; Personalisierte Medizin, Biomedical Engineering

Wissenschaftliche Tätigkeit (Auswahl)
Seit 2023: Co-Leitung Research Center for Clinical Neuroimmunology and Neuroscience, Basel (RC2NB)
Seit 2019: Leitende Ärztin, Neurologie, Universitätsspital Basel
Seit 2018: SNF-Förderprofessur für Neurologie und Bioengineering, Universität Basel, Universitätsspital Basel und Research Center for Clinical Neuroimmunology and Neuroscience, Basel (RC2NB)
2017 – 2018: Oberärztin, Neurologie, Universitätsspital Basel
2015 – 2017: Assitentin für Biomedical Engineering und Assistenzprofessorin in Radiologie, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School, Boston (USA)
2014 – 2018: Dozentin, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois, Lausanne
2011 – 2014: Dozentin and Oberärztin, Neurologie, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois, Lausanne
2010 – 2011: Research Fellow, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne

© Departement Klinische Forschung, Universität Basel c/o Universitätsspital Basel, November 2023