Mit Data-Mining gegen Multiple Sklerose

Software statt Placebo-Kontrollgruppen

Das Sylvia Lawry Centre for Multiple Sclerosis Research an der Technischen Universität München nutzt modernste Computertechnologie für die Erforschung der Ursachen von Multiple Sklerose (MS). Bei dem derzeit größten MS-Forschungsprojekt werden mit leistungsfähigen Data-Mining- und OLAP-Verfahren auf Basis von SAS-Software virtuelle Placebo-Patientengruppen errechnet. Mit ihnen lässt sich die wahrscheinliche Entwicklung unbehandelter Patienten abschätzen und damit die Wirksamkeit von Präparaten in deutlich kürzerer Zeit ermitteln.

Grundlage für die Forschungsarbeit ist die weltweit größte MS-Datenbank. In ihr stehen Informationen von über 60.000 Patientenjahren zur Verfügung. Die umfassende Sammlung beinhaltet Daten aller wichtigen klinischen Studien und Versuchsreihen internationaler Pharmafirmen und akademischer Forschergruppen. Damit lässt sich der Krankheitsverlauf von mit Placebos behandelten Patienten darstellen, modellieren und dessen wahrscheinliche Entwicklung abschätzen.

Damit wird es künftig möglich sein, bei klinischen Studien zur Erprobung neuer Präparate, die Größe kostenintensiver und schwer zu rekrutierender Placebo-Kontrollgruppen stark zu verringern oder sogar auf sie zu verzichten. „Durch den Einsatz der SAS-Software sind wir in der Lage, Wissen zu generieren, welches wir Forschergruppen und Pharmafirmen weltweit für neue Medikamenten-Versuchsreihen zur Verfügung stellen können“, erklärt Dr. Martin Daumer, wissenschaftlicher Leiter des Sylvia Lawry Centre.