 |  | Hanke Huber |
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08.04.2025 07:00 Uhr |
Um einen digitalen Zwilling zu entwickeln, sind riesige Datenmengen nötig, die in einen gemeinsamen Kosmos integriert werden müssen. Dabei geht es um individuelle biophysiologische Langzeitdaten in Kombination mit genetischen Daten, Ergebnissen aus Studien, Bevölkerungs- und Umweltdaten sowie dem, was zu speziellen Krankheitsbildern bekannt ist. Daraus, so die Vision, ließen sich am Ende mithilfe von Algorithmen individuelle Vorhersagen ableiten, Krankheitsverläufe überwachen und Behandlungspläne optimieren. Eine exakte 3D-Repräsentation würde zudem die Planung von chirurgischen Eingriffen verbessern.
»Diese Vision geht allerdings weit über das hinaus, was im Moment realisierbar ist«, so Schuppert. »Die konzeptuellen Entwicklungen von digitalen Zwillingen für die Medizin fokussieren sich heute deshalb sehr stark darauf, einzelne spezifische Erkrankungen zu adressieren, also nicht den Menschen in seiner Gesamtheit.« In einigen Teilbereichen ist man hier schon recht weit. Das gilt zum Beispiel für einzelne Organe wie die Leber, die Lunge oder das Herz beziehungsweise für spezielle Erkrankungen oder Stoffwechselprozesse.
Professor Dr. Thomas Pock von der TU Graz bei der Arbeit am Projekt CardioTwin. / © TU Graz/Lunghammer
Unter anderem in Graz forschen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler schon länger am digitalen Zwillingsherz. Hatten sie zunächst die Aktivierungssequenz in gesunden Herzen rekonstruiert und simuliert, widmet sich das im vergangenen Jahr gestartete Projekt CardioTwin nun verschiedenen Krankheitsbildern, etwa Reizleitungsstörungen nach einem Herzinfarkt. Ein anderes Beispiel ist die Leber. »Seit Anfang der 2000er-Jahre wurde die Lebermodellierung in Deutschland intensiv gefördert. Gerade für die Pharmakologie ist sie ein extrem wichtiges Organ«, so Schuppert.
Ein Beispiel im klinischen Kontext, das in Neuseeland entwickelt und dort sowie in einigen asiatischen Ländern angewandt wird, ist die Glucoseregulierung in der Intensivmedizin. »Speziell entwickelte und individuell an den Patienten angepasste Modelle sorgen dafür, dass die Insulindosierung, die der Patient bekommt, eine Hyper- und Hypoglykämie vermeidet«, führt Schuppert aus. Es handele sich hier allerdings um einen sehr kleinen digitalen Zwilling, der nur aus wenigen Algorithmen bestehe.
