Personalisierte Gesundheit – mehr als «Bench-to-Bedside»

Die Schweizerische Akademie für medizinische Wissenschaften definiert personalisierte Gesundheit wie folgt: «Dank Fortschritten in den ‹Life Sciences› und in der IT steht heute eine enorme und rasch wachsende Menge an gesundheitsbezogenen Daten zur Verfügung: Genomics- und andere Omics-Daten, klinische Daten aus Spitälern und Grundversorgung, Daten aus Biobanken oder von Individuen selbst erhobene Gesundheitsdaten (Self-Tracking). Das Feld der personalisierten Gesundheit will diese persönlichen Daten nutzen, um einen Mehrwert für die gesamte Bevölkerung zu erzielen.» Die Definition reflektiert den wichtigen Beitrag der neuen Technologien im Bereich von Prävention und Gesundheitsförderung und die Bedeutung des «healthy citizen» auf dem Weg zwischen Laborforschung und klinischer Anwendung am Patienten (from bench to healthy citizen to bedside).

Personalisierte Gesundheit – eine Chance für Patienten

Modernste Technologien erlauben heute die Bestimmung Tausender von Molekülen in verschiedenen Körpergeweben und -flüssigkeiten. Wir können uns heute ein hochaufgelöstes Bild von Zuständen und Prozessen im Inneren unseres Organismus machen. In der Onkologie hat die molekular-pathologische und genetische Charakterisierung die histo-pathologische Klassifizierung von Tumoren verfeinert und ermöglichte die Entwicklung individualisierter Medikamente. Deren oft kleinere Zielgruppen bei gleichbleibenden Entwicklungskosten haben hohe Medikamentenpreise zur Folge, die manchmal, aber nicht immer und oft nicht gut belegt mit einer substantiell erhöhten Lebenserwartung oder -qualität einhergehen. Die Verfeinerung der Krankheitsklassifizierung zeichnet sich auch im nicht-onkologischen Bereich ab. Bei komplexen Krankheiten wie Allergien, Asthma oder COPD war immer klar, dass es sich um eine Ansammlung diverser, zum Teil überlappender Pathologien handelt. Mit den heute zur Verfügung stehenden Methoden und Daten können wir dies belegen und messen. Auch bei ohnehin schon seltenen Krankheiten wie der Zystischen Fibrose findet eine weitere Stratifizierung aufgrund des spezifischen genetischen Hintergrundes statt. Wie bei der Krebstherapie führt dies zur Entwicklung von Therapien mit neuartigen und auf die Krankheit abgestimmten Wirkansätzen. Bei den respiratorischen Krankheiten wird heute das Konzept der «Treatable Traits» diskutiert, der Behandlung von Symptomen und Funktionalitäten statt von fixen Krankheiten. Bei der zystischen Fibrose kennt man heute nahezu 2000 Mutationen im CFTR-Gen. Werden sie heute noch in 6 Mutationsklassen eingeteilt, stehen bereits über 30 zur Diskussion. Jüngste Medikamente wie Ivacaftor oder Kombinationen davon werden zur Behandlung von Trägern spezifischer Mutationen eingesetzt. Obwohl sie ursprünglich mit finanzieller Unterstützung der Vereinigung für Zystische Fibrose entwickelt wurden, sind die Therapien heute so teuer, dass sie nicht in jedem Fall von der Krankenkasse vergütet werden. Hinzu kommt, dass die Stratifizierung der Therapien es immer schwieriger macht, ausreichend Patienten für die klinische Studien zu rekrutieren. Deshalb ist zwar der kurzfristige Nutzen der neuen Zystische-Fibrose-Medikamente gut belegt, aber der langfristige Nutzen bleibt weitgehend unbekannt.

Personalisierte Gesundheit – eine Chance für die epidemiologische und Public-Health-Forschung

Die Behandlung chronischer Krankheiten ist oft lebenslang, mit eingeschränkter Lebensqualität verbunden und vor dem Hintergrund der hochtechnologisierten Medizin zunehmend sehr teuer. Was heute auch Hocheinkommensländer vor Herausforderungen stellt, ist für Länder mit tieferen Einkommen, wo zahlenmässig die Hauptlast chronischer Krankheitsfälle anfällt, eine oft unüberwindbare Hürde. Aus Sicht der globalen Public Health ist deshalb die primäre und sekundäre Prävention chronischer Krankheiten vordringlich. Hier liefert die personalisierte Gesundheit neue methodische Ansätze und Forschungsinstrumente, um die kausalen Risikofaktoren und deren Wirkmechanismen im Sinne effizienter Prävention besser zu verstehen. Umweltsensoring, Lebensstiltracking, die Erfassung von sozialen Netzwerken sowie -omic und -imaging-Biomarker erlauben mittels Exposome-Forschungsansatz, Gesundheitsrisiken und ihre biologischen Fingerprints umfassender, präziser und unverfälschter zu studieren. Dank der verfeinerten Krankheitsklassifizierung können wir Risikofaktoren, die nur bestimmte Untergruppen von Krankheiten beeinflussen, besser als solche erkennen. Mittels elektronisch zugänglicher und verknüpfbarer Krankheitsgeschichten können bisher unbekannte Zusammenhänge zwischen verschiedenen Krankheiten erkannt werden. Für Risiken mit genetischem Hintergrund wie Übergewicht kann mittels «Mendelian Randomization»-Ansätzen die Kausalität von Gesundheitsassoziationen gar direkt gemessen werden, vergleichbar mit einer randomisierten Studie.

Zusammengefasst erlauben es die Methoden der personalisierten Gesundheit der beobachtenden Epidemiologie, viel näher an das Kausalitätsverständnis wichtiger Gesundheitsrisiken zu kommen. Das ist insbesondere für das Verständnis von Langzeitwirkungen verbreiteter Umweltrisiken wie Luftverschmutzung, Chemikalien oder Verkehrslärm wichtig, wo randomisierte Studien nicht möglich sind.

Personalisierte Gesundheit – eine Chance für die öffentliche Gesundheit?

Die personalisierte Gesundheit trägt zur Verbesserung des Krankheitsverständnisses von nicht übertragbaren Krankheiten und Infektionen bei, was für Prävention, Früherkennung, Diagnose, Therapie und Prognose bedeutsam ist. Man verspricht sich zu Recht gewisse Kostensenkungen und Verbesserungen der Lebensqualität dank frühzeitiger und individualisierter Therapien mit weniger Nebenwirkungen. Allerdings gilt es, den klinischen und Public-Health-Nutzen neuer Diagnostika und Interventionen in jedem Fall spezifisch zu evaluieren. Für eine erfolgreiche Umsetzung der personalisierten Gesundheit zum gerecht verteilten Nutzen der Bevölkerung müssen die Prinzipien der evidenzbasierten Medizin und des Bevölkerungs-Screenings respektiert werden. Aufgeklärte Citizens, Versorger und Politiker müssen die Public Health Policy in Bezug auf die Umsetzung und Implementierung der personalisierten Gesundheit mitgestalten. Schliesslich müssen grosse Langzeitstudien mit assoziierten Biobanken einerseits personalisierte Gesundheitsforschung in unserem Land unterstützen und andererseits Kosten, Nutzen, Zugang und Qualität der personalisierten Medizin überwachen helfen. Überversprechen könnten leicht zu fehlendem Vertrauen von Citizens, Patienten oder medizinischen Fachpersonen führen und damit die optimale Umsetzung der personalisierten Gesundheitsforschung zum Wohl der Bevölkerung gefährden.

Die wichtigsten Gesundheitsrisiken sind nicht durch personalisierte Therapien lösbar. Dazu gehören Armut und vermutlich Übergewicht. Die hohen Kosten personalisierter Therapien bergen das Risiko der Ausweitung sozialer Gesundheitsunterschiede. Da die Finanzierung der Public-Health-Forschung weltweit eher rückläufig ist, gilt sicherzustellen, dass die personalisierte und die Public-Health-Forschung integriert stattfinden.

Prof. Dr. Nicole Probst-Hensch

Prof. Dr. Nicole Probst-Hensch ist Leiterin Departement Epidemiologie und Public Health, Swiss TPH, Basel

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