Was Rehberg auszeichnet, ist weniger Wissenschaft im Elfenbeinturm, sondern vielmehr ein Blick für die Querverbindungen. Er berichtet, dass ihn gerade das Zusammenspiel winziger Organismen und komplexer Aufgaben begeistert – etwas, woran sich Roboter immer noch die KI-Zähne ausbeißen. In Frankfurt baut Rehberg mit seinem Team digitale Modelle, die, salopp gesagt, die Innereien der Krankheit in Gleichungen pressen. Mithilfe vertraulicher Patientendaten werden daraus virtuelle Doppelgänger, die individuelle Erkrankungsverläufe abbilden – manchmal ganz schön knifflig, räumt Rehberg ein, doch so lassen sich wesentliche Unterschiede besser begreifen.
Sein Weg führte ihn vom Tüfteln an mathematischen Modellen des Zellstoffwechsels schnurstracks in die Pharmaindustrie. "Biologie – mit mathematischen Werkzeugen geknackt – bietet für mich die Möglichkeit, weiter in die Tiefe zu gehen als klassische Medizin allein", sagt er. Davon profitiert auch das Team aus Wissenschaftlern, Informatikern und Analytikern. Mal werten sie Unmengen von Labor-Biomarker-Daten aus, mal berechnen sie, wie lange ein neuer Wirkstoff im Körper verbleibt, oder sie prüfen, ob die gewählte Dosis bei verschiedenen Menschen unterschiedlich wirkt. Die Zusammenarbeit wirkt, fast zwangsläufig, wie eine Mischung aus Wissenschaftslabor, Datenwerkstatt und Therapieberatung.
Die Integration künstlicher Intelligenz ist dabei kein Schaufenster-Projekt, sondern gelebter Alltag: KI durchforstet medizinische Berge aus Zahlen, hilft düstere Ecken in Daten zu erhellen und verbessert die „Gleichungswelt“ der virtuellen Patienten. Besonders spannend: Dank neuester Einzelzell-Analysen – Single-Cell-RNA-Sequenzierungen für die Fachkundigen – werden die digitalen Zwillinge noch detaillierter und individueller, Stichwort "In Silico First". Neue Medikamente tauchen zuerst auf dem Bildschirm auf, bevor auch nur eine Tablette produziert wird.
Rehberg sieht diese Technik als einen Puzzlestein, mit dem die personalisierte Medizin Realität werden soll. Therapien könnten dadurch nicht nur schneller, sondern auch maßgeschneiderter entwickelt werden. Das QSP-Team arbeitet eng mit anderen Forschungseinheiten zusammen, denn nur durch geballte Fachkenntnis und offene Kommunikation kann der nächste Wirkstoff tatsächlich einen Unterschied für echte Patientinnen und Patienten machen.
Letzten Endes, meint Rehberg, liegt die Stärke des Ansatzes darin, dass alles ineinandergreift: Medizin, Mathematik, Teamgeist – und der Wille, Antworten zu finden, wo es bislang immer nur neue Fragen gab.
Sanofi setzt verstärkt auf virtuelle Patientenzwillinge und quantitative Systempharmakologie, um die Entwicklung neuer Medikamente für Autoimmunerkrankungen zu beschleunigen und präziser zu gestalten. Rehbergs Team nutzt komplexe mathematische Modelle in Verbindung mit KI und Einzelzelldaten, um Krankheitsverläufe am Computer nachzubilden und so Wirkstoffe effizienter zu testen. Aktuelle Recherchen zeigen, dass dieser Trend weltweit immer mehr Nachahmer findet: Auch andere Pharmafirmen und Forschungseinrichtungen investieren stark in KI-gestützte Wirkstoffmodelle, um Kosten, Zeit und Risiken klinischer Studien zu verringern. So zeigte ein Artikel der FAZ vom 26.06.2024, dass insbesondere bei seltenen Erkrankungen digitale Zwillinge in Zukunft entscheidende Fortschritte ermöglichen könnten. Die ZEIT berichtet am 26.06.2024 über ethische Debatten rund um die zunehmende Algorithmisierung der Medizin, insbesondere hinsichtlich Datenschutz und Fairness. Zudem hebt ein Bericht auf t3n.de die Rolle von Konsortien hervor, in denen Wissenschaft und Industrie ihre Datenressourcen bündeln, um die Potenziale virtueller Patienten rascher nutzbar zu machen.