Medikamente für das Herz: KI findet neue Wirkstoffe in alten Datenbanken

Das Modell CardioKG analysiert tausende Patientenprofile und identifiziert bereits zugelassene Arzneien für die moderne Kardiologie

Andreas Becker04.01.26 Nano Banana

Kurzfassung Quellen

Die KI CardioKG verknüpft MRT-Herzbilder mit genetischen Daten und Wirkstoffdatenbanken in einem komplexen Wissensgraphen.
Das System identifizierte bereits bestehende Medikamente wie Methotrexat als potenzielle Therapie für Herzinsuffizienz durch sogenanntes Drug Repurposing.
Durch die Analyse von tausenden Datensätzen der UK Biobank wird die Medikamentenentwicklung erheblich beschleunigt und auf den einzelnen Patienten zugeschnitten.
Das Verfahren dient als technologische Blaupause, um künftig auch Therapien für andere Organe wie das Gehirn effizienter zu erforschen.

Ein neuartiges KI-Modell verknüpft erstmals hochauflösende Herz-Scans mit genetischen Datenbanken, um die Medikamentenforschung bei Herzkrankheiten massiv zu beschleunigen. Diese Technologie ermöglicht präzisere Diagnosen und identifiziert bereits zugelassene Wirkstoffe für neue Einsatzgebiete im Bereich der Kardiologie.

Vernetzung von Bilddaten und Genetik

Forscher des MRC Laboratory of Medical Sciences und des Imperial College London haben mit CardioKG ein System entwickelt, das medizinische Bildgebung und biologische Datensätze in einer gemeinsamen Struktur vereint. Das Modell nutzt MRT-Aufnahmen des Herzens, um strukturelle Merkmale direkt mit genetischen Markern und pharmakologischen Wirkstoffen abzugleichen. Ein Wissensgraph – ein digitales Netzwerk zur Darstellung komplexer Beziehungen – verknüpft diese Informationen und macht sie für Algorithmen durchsuchbar.

Die künstliche Intelligenz wurde mit Daten von über 9.500 Teilnehmern der UK Biobank trainiert. Dabei extrahierte das System mehr als 200.000 visuelle Merkmale aus den Herzbildern, die Informationen über die Form und Funktion des Organs liefern. Durch die Integration von 18 biologischen Datenbanken erkennt die KI nun Muster, die für das menschliche Auge in den isolierten Datensätzen verborgen blieben.

Neue Einsatzgebiete für bekannte Wirkstoffe

Die Analyse führte bereits zu konkreten Entdeckungen für die medikamentöse Therapie. CardioKG identifizierte das Rheumamittel Methotrexat als potenziellen Kandidaten für die Behandlung von Herzinsuffizienz. Zudem deutet das Modell darauf hin, dass sogenannte Gliptine, die primär bei Diabetes eingesetzt werden, eine schützende Wirkung bei Vorhofflimmern entfalten könnten.

Dieser Ansatz des sogenannten Drug Repurposing spart Jahre an Entwicklungszeit, da die Sicherheitsprofile dieser Medikamente bereits bekannt sind. Die Forscher fanden zudem Hinweise darauf, dass Koffein bei bestimmten Patienten mit Herzrhythmusstörungen einen protektiven Effekt haben könnte. Solche Erkenntnisse ermöglichen es Pharmaunternehmen, klinische Studien zielgerichteter zu planen und Erfolgsaussichten früher zu bewerten.

Schritt in Richtung Präzisionsmedizin

Langfristig soll CardioKG in ein patientenzentriertes System übergehen, das individuelle Krankheitsverläufe vorhersagt. Ärzte könnten die KI nutzen, um für jeden Patienten das Medikament zu finden, das am besten zu seiner spezifischen Herzstruktur und genetischen Veranlagung passt. Diese Form der personalisierten Medizin reduziert das Risiko für Nebenwirkungen und steigert die Effizienz der Behandlung.

Die Technologie ist nicht auf das Herz beschränkt, sondern dient als Blaupause für die Erforschung anderer Organe. Das Team plant bereits, ähnliche Wissensgraph-Modelle für Gehirn-Scans und Fettgewebe zu entwickeln. Damit ließen sich in Zukunft auch für komplexe Erkrankungen wie Demenz oder Adipositas schneller wirksame Therapiemöglichkeiten identifizieren.