Personalisierte Gesundheit: Netzwerk BioMedIT ist in Betrieb
Forschenden aus der ganzen Schweiz Zugang zu biomedizinischen Daten verschaffen, um die personalisierte Gesundheit zu fördern: Das ist das Ziel des nationalen sicheren computergestützten Netzwerks BioMedIT, das vom Schweizerischen Institut für Bioinformatik SIB in Zusammenarbeit mit der ETH Zürich und der Universität Basel aufgebaut wurde. Das Netzwerk ist Teil der Swiss Personalized Health Network Initiative (SPHN).
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Das Netzwerk stützt sich auf drei wissenschaftliche IT-Plattformen oder Knotenpunkte in Basel, Lausanne und Zürich. Nach der Aufbau- und Verfeinerungsphase ist es nun voll funktionsfähig, die Webseite ging kürzlich online. Aktuell laufen bereits über 60 nationale und internationale Projekte im Gesundheitsbereich auf der Plattform – ein wichtiger Schritt zur Stärkung der Forschung im Bereich der personalisierten Gesundheit in der Schweiz.
Forschende mit biomedizinischen Daten verbinden
«BioMedIT ist eine sichere und hochmoderne IT-Infrastruktur, die auf nationaler Ebene errichtet wurde, um die biomedizinische Forschung mit sensiblen Daten zu unterstützen», erklärt Katrin Crameri, Direktorin der SIB-Gruppe Personalisierte Gesundheitsinformatik in Basel und Leiterin des BioMedIT-Netzwerks. «Durch eine sichere Mobilisierung von Gesundheitsdaten und deren Prozessierung und Analyse in geschützer Umgebung, ermöglicht BioMedIT innovative und zeitgemässe Forschung, die zu neuen Erkenntnissen in der Medizin führt. Das Netzwerk bietet Forschenden in der ganzen Schweiz die Möglichkeit, Datensätze gemeinsam zu bearbeiten, ohne die Privatsphäre der Patienten aufs Spiel zu setzen.»
Credit: SIB Schweizerisches Institut für Bioinformatik | TATIN Associates
Das BioMedIT-Projekt wurde im Rahmen des Swiss Personalized Health Network (SPHN) gestartet, einer Initiative der Schweizerischen Akademie der Medizinischen Wissenschaften (SAMW) in Zusammenarbeit mit dem SIB. Die 2017 vom Bundesrat lancierte Initiative hat die Grundlagen dafür geschaffen, eine sichere, ethische und gesetzeskonforme Forschung mit grossen Mengen interoperabler Gesundheitsdaten zu ermöglichen. Um die Praxistauglichkeit der etablierten Infrastrukturen zu testen, wählt SPHN standortübergreifende Forschungsprojekte aus und finanziert deren Durchführung.
Ein Nutzungbeispiel des BioMedIT-Netzwerks: Blutvergiftung (Sepsis) besser erkennen
Die Personalized Swiss Sepsis Study (PSSS) zielt darauf ab, Biomarker zu finden, um bakterielle Blutvergiftungen (Sepsis) frühzeitig zu erkennen und ihren Verlauf mithilfe von maschinellem Lernen genauer vorherzusagen. Blutvergiftungen gehören weltweit zu den häufigsten Todesursachen auf Intensivstationen und ihre frühzeitige Entdeckung bleibt eine medizinische Herausforderung. «Dank des BioMedIT-Netzwerks sind wir heute in der Lage, verschiedene Arten von komplexen Daten aus Intensivstationen, Labors und klinischen Diagnosesystemen in der ganzen Schweiz miteinander zu verbinden. Ohne diese nationale Infrastruktur wäre dies nicht möglich, und die Daten könnten nicht genutzt werden, um die Diagnostik und die personalisierte Behandlung dieser schwer kranken Patienten zu verbessern», sagt Adrian Egli, Professor am Universitätsspital Basel, der zusammen mit dem SIB-Gruppenleiter Karsten Borgwardt, Professor an der ETH Zürich, das PSSS leitet.
Ehrgeizige Projekte zur Verbesserung der Schweizer Gesundheitsversorgung
Zu den weiteren landesweiten Projekten, die vom BioMedIT-Netzwerk unterstützt und vom SIB mitgeleitet werden, gehört die Swiss Variant Interpretation Platform for Oncology (SVIP-O). Diese zielt darauf ab, die klinische Bedeutung von Mutationsvarianten im Tumorgewebe abzuleiten – eine globale Herausforderung in der Onkologie.
Eine solche Infrastruktur macht die Schweiz zu einem bevorzugten Partner für internationale Forschungsprojekte mit hohen Anforderungen an die Speicherung und computerbasierte Verarbeitung von sensiblen Daten, wie das vom SIB mitgeleitete IMMUcan-Projekt über die Mikroumgebung menschlicher Tumore. Dieses europäische Projekt versucht zu ermitteln, welche Faktoren die Resistenz gegen Immuntherapien fördern. Dazu wird das komplexe Tumor-Ökosystem unter Verwendung einer Reihe von Datentypen aus elf Ländern analysiert.