Das Gesamtvorhaben unter Leitung der Medizinischen Hochschule Hannover wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) für zwei Jahre mit insgesamt 1,4 Millionen Euro gefördert.

Bei bestimmten Krebsarten wie Leukämie kommt häufig eine hochdosierte Chemotherapie zum Einsatz. Dabei werden die blutbildenden Stammzellen im Knochenmark weitgehend oder vollständig zerstört. Die Transplantation gesunder Spenderstammzellen ist dann die einzige Überlebenschance für die Betroffenen. Das ist jedoch mit riskanten Nebenwirkungen verbunden: In etwa sechs von sieben Fällen kommt es zu einer akuten Nierenschädigung, rund ein Drittel davon entwickelt eine chronische Nierenerkrankung. Um das Risiko einer schweren Nierenschädigung nach einer Stammzelltherapie abzuschätzen, soll ein Vorhersagemodell namens „PRETTY“ (Personalized Prediction of Transplant Toxicity) helfen. Ziel ist es, die Risikofaktoren zu verringern und dadurch die Lebensdauer und Lebensqualität der Betroffenen zu erhöhen.

„Ein Vorhersagemodell kann Therapieentscheidungen unterstützen und zur Risikominimierung beitragen. Dafür braucht es aber eine Datengrundlage von vielen Patient*innen aus mehreren großen Kliniken. In PRETTY sollen Daten aus Halle, Jena, Leipzig und Göttingen zusammenfließen, die aus Datenschutzgründen die jeweiligen Standorte jedoch nicht verlassen dürfen“, erklärt Prof. Dr. Michael Heuser, klinischer Koordinator des Projekts und Direktor der Universitätsklinik und Poliklinik für Innere Medizin IV an der Universitätsmedizin Halle. Seine Klinik ist auch am Landeszentrum für Zell- und Gentherapie und dem klinischen Transplantationsbereich beteiligt, in dem unter Leitung von Prof. Dr. Lutz P. Müller Transplantationen von Blutstammzellen durchgeführt werden.

Dezentrales Training an vier Standorten für Datenschutz

An den jeweiligen Standorten befüllen die Forschenden ein digitales Tool mit klinischen Routinedaten, das diese komplexen Rohdaten dann mittels maschinellem Lernen datenschutzkonform zu einem eigenen Vorhersagemodell verarbeitet. „Wir integrieren das Tool in unsere IT-Infrastruktur und trainieren es ausschließlich mit den Daten unserer Klinik“, erklärt Dr. Daniel Tiller, der gemeinsam mit Jun.-Prof. Dr. Jan Christoph das im Rahmen der Medizininformatik-Initiative entstandene Datenintegrationszentrum der Universitätsmedizin Halle leitet.

Neben den klinischen Daten fließen zudem die menschlichen Perspektiven des ärztlichen Personals und insbesondere der Patient*innen ein. Auf diese Weise soll auch der subjektiv erlebte Schweregrad der nierenschädigenden Auswirkungen erfasst werden. In einem weiteren Schritt werden die vier lokalen Modelle der beteiligten Kliniken zu einem einheitlichen, föderierten Vorhersagemodell zusammengeführt.

Derzeit ist das Projekt auf bestimmte Leukämieformen wie die akute myeloische Leukämie (AML), die akute lymphatische Leukämie (ALL) oder das myelodysplastische Syndrom (MDS) ausgerichtet. Langfristig könne der Ansatz des Vorhersagemodells aber auch für personalisierte Prognosen bei anderen Krebsarten genutzt werden.

Am Verbundprojekt PRETTY beteiligt sind das Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik (gemeinsames Institut der Technischen Universität Braunschweig und der Medizinischen Hochschule Hannover; Koordination des Gesamtprojekts: Prof. Dr. Steffen Oeltze-Jafra), die Universitätsmedizin Göttingen, die Universitätsmedizin Halle, das Universitätsklinikum Jena, das Universitätsklinikum Leipzig und die niederländische Universität Twente.