Hans Lehrach hat die Entwicklung der Gentechnologie entscheidend mitgeprägt.
Foto: Berliner Zeitung/Markus Wächter

BerlinEs wirkt wie ein Wunder. Die Computerbilder zeigen die inneren Organe einer 53-jährigen Frau. Der schwarze Hautkrebs, an dem sie erkrankte, hat bereits Metastasen gebildet, unter anderem an der Bauchspeicheldrüse. Es kommt einem Todesurteil gleich. Doch das zweite Bild zeigt: Die Metastasen sind verschwunden. Eine auf die Patientin zugeschnittene Behandlung hat die schlimmste Gefahr gebannt. Es ist ein Beispiel modernster Präzisionsmedizin.

„Hier sieht man die Komplexität der Modelle, mit denen wir arbeiten“, sagt Hans Lehrach und zeigt auf eine Unmenge an Zahlen, Symbolen, Grafiken auf dem Blatt der Patientin. Der Wissenschaftler sitzt in einem kleinen Büro des Max-Planck-Instituts für molekulare Genetik in Dahlem. Er trägt eine sportliche, rote Jacke. Man sieht Regale mit unzähligen Publikationen, einen Tisch mit Rechnern und zwei Bildschirmen, ein Sofa. Der Blick aus dem Fenster fällt auf Vorstadthäuser. Hans Lehrach, 73 Jahre alt, ist als Professor emeritiert, forscht aber intensiv weiter. Er möchte möglichst vielen Menschen helfen, so wie der 53-jährigen Krebspatientin, deren Metastasen verschwanden.

„Die Medizin ging lange davon aus, dass jeder Mensch auf eine Behandlung ziemlich ähnlich reagiert“, sagt Hans Lehrach. Für jede Krebsart gebe es Standardtherapien. „Doch es stellte sich heraus: Es funktioniert nicht.“ Um die Erfolgsrate zu verbessern, habe man Untergruppen gebildet. Das passierte auf der Grundlage sogenannter Biomarker, die aus Blut- und Gewebeproben, Urin und Speichel gewonnen werden. Doch die Unterteilung in Untergruppen sei noch immer viel zu grob, sagt Lehrach. „Wir müssen damit umgehen, dass jeder Patient und jeder Tumor verschieden sind.“

Um gezielt therapieren zu können, brauche man möglichst viele Informationen über biologische Moleküle und ihr Verhalten. Im Mittelpunkt steht das Genom, also das Erbgut, das in den Zellkernen gespeichert ist. Den Forscher interessieren die Gene im Tumor selbst, aber auch in den gesunden Zellen. „Denn der Tumor hat sich ja aus diesen Zellen entwickelt“, sagt Lehrach. Bei manchen Patienten sind zum Beispiel bereits durch Vererbung Gene mutiert, die die Bildung von Tumoren unterdrücken sollen. Bei anderen Patienten läuft etwas schief beim Wachstum des Gewebes, bei der Bildung neuer Körperzellen. Mitunter wirken auch Umwelteinflüsse, zum Beispiel durch Rauchen oder Strahlung.

Lehrach und sein Team haben eine Reihe von Technologien entwickelt, um all diese Änderungen erkennen zu können. Die Analysen werden in einer Firma durchgeführt, die Hans Lehrach vor einigen Jahren mitgründete. Sie heißt Alacris Theranostics und hat 23 Mitarbeiter. Erst jüngst zog sie samt Technik aus Dahlem in den Wissenschaftspark Adlershof. Hier stehen sogenannte Sequenziermaschinen, recht unspektakulär aussehende kastenförmige Geräte. In ihnen werden biologische Proben der Patienten untersucht. Spezielle Programme lesen die Gen-Sequenzen ab, als Abfolge der Basenpaare im Erbmaterial. Sie werden in einer digitalen Bibliothek gespeichert.

Man könnte Milliarden Euro sparen

Die Technologie an sich ist nicht neu. Auch andere Spitzeninstitute der Welt bieten so etwas an. Zum Beispiel das US-Unternehmen Foundation Medicine mit Hauptsitz in Cambridge, Massachusetts. Es unterstützt Ärzte bei der Suche nach Krebstherapien. Dafür werden etwa 300 sogenannter Kandidatengene untersucht, also Gene, die möglicherweise am Auftreten von Krankheiten wie Krebs beteiligt sind. Doch es reiche nicht aus, nur diese Gene zu untersuchen, sagt Lehrach. „Denn bei Tumoren treten oft funktionell wichtige Änderungen auf, die aber nur bei ganz wenigen Patienten zu finden sind.“

Die Forscher der Berliner Firma Alacris erfassen nicht nur alle etwa 20 000 Gene jedes Tumors. Sondern sie analysieren auch das Muster, wie diese Gene ausgelesen werden – das sogenannte Transkriptom. Die Gene im Erbmaterial des Patienten werden ebenfalls untersucht. Aus den erkannten Änderungen können die Forscher bereits Schlüsse für eine gezielte Behandlung ziehen. Der Ansatz wird Präzisionsmedizin genannt.

Aber die Arbeiten bei Alacris gehen noch weiter. Die Mitarbeiter entwickeln ein Computermodell jedes Tumors. Anhand der gewonnenen molekularbiologischen Daten können sie dessen Reaktion auf Hunderte Medikamente simulieren, um jenes zu finden, das dem betreffenden Patienten am besten helfen könnte und das die wenigsten Nebenwirkungen hat. So fanden sie zum Beispiel bereits in der ersten Zeit heraus, dass einer Krebspatientin ein bestimmtes Rheumamittel helfen könnte. Tatsächlich schwanden deren Metastasen in den folgenden acht Monaten. Leider erlag die Frau später einer resistenten Metastase.

Man müsste viel früher mit der Untersuchung beginnen und nicht erst, wenn bereits Metastasen entstanden seien, sagt Hans Lehrach. Er kann es nicht fassen, dass solche Analysen und Simulationen nicht schon längst zum Standard der Medizin gehören, um die jeweils beste Therapie zu finden. Stattdessen nehme man in Kauf, dass jährlich mehr als 190.000 Menschen in Europa an unerwünschten Nebenwirkungen von Medikamenten sterben. Andere Patienten erlägen der Chemotherapie, die sie nicht vertrügen, was man vorher herausfinden könnte. Pro Tag gebe man in Europa 4,5 Milliarden Euro für die Gesundheitssysteme aus. „Ich schätze, dass möglicherweise eine Milliarde pro Tag eingespart werden könnte, wenn wir wirklich die Medikamente oder Präventionsmaßnahmen identifizieren können, die dem einzelnen Patienten am ehesten helfen würden“, sagt Lehrach.

Bisher haben die Berliner Forscher die Genome Hunderter Krebspatienten untersucht – darunter Patienten mit Melanomen, Darmkrebs und Leukämie. Vielen konnten sie helfen, unter anderem im Rahmen von Forschungsprojekten, zum Beispiel mit der Charité. Bis aus Kalifornien kämen Patientenproben nach Berlin, sagt Lehrach. Und die Kosten seien – verglichen mit anderen Methoden, die weit weniger Informationen liefern – auch gar nicht hoch. So könne man in Berlin mittlerweile ein Genom für einige Hundert Euro sequenzieren.

Mehr Informationen über Herz-Kreislauf-System

Doch Lehrach will nicht nur in der Präzisionsmedizin führend sein. Er will dazu beitragen, eine „wirklich personalisierte Medizin“ zu schaffen. Dafür arbeitet er mit seinem Team an einem neuen Konzept: dem sogenannten digitalen Zwilling. Beim ersten Hören denkt man an ein menschliches Double mit Armen, Beinen, Knochen, Adern und Gewebe. So etwas wäre für einen Chirurgen sicher interessant, sagt Hans Lehrach. Sein digitaler Zwilling jedoch soll ein auf genetischen und anderen Daten beruhendes Computermodell sein, das viel mehr Informationen enthält: etwa über das Herz-Kreislauf-System, das Immunsystem, das Mikrobiom des Darms. Man könnte alles daran testen. Zum Beispiel: Wie reagieren Zellen auf bestimmte Medikamente? Welche Prävention, welches Medikament und vielleicht auch welches Fitnessprogramm wären für den Einzelnen optimal?

„In anderen Bereichen werden solche Modelle schon lange verwendet“, sagt Lehrach. „Man baut ja Hochhäuser nicht erst in Realität und schaut dann zu, wie sie beim ersten Herbststurm zusammenkrachen.“ Nein, sagt Lehrach, man modelliere Gebäude im Computer und simuliere daran alles – von Erdbeben bis zu Stürmen. Und wenn man ein sicheres Auto entwerfen wolle, mache man Tausende von virtuellen Crashtests. Dieses Prinzip will Lehrach auf die Medizin übertragen. Alle Menschen hätten Neigungen zu bestimmten Krankheiten, sagt er. Lehrach hat sein eigenes Genom sequenziert und dabei einiges für sich selbst herausgefunden – zum Beispiel, welche Gesundheitsprävention ihm am besten helfen könnte. Näheres sagt er aber nicht dazu.

Der digitale Zwilling habe auch den Vorteil, dass der Patient mitentscheiden könne, welches Risiko und welche Nebenwirkungen er tolerieren wolle, sagt er. „Ein 19-Jähriger wird sich dann vielleicht anders entscheiden als ein 90-Jähriger.“ Das Ziel sei es, am Ende für jeden Menschen einen solchen Zwilling zu schaffen. Es ist eine große Vision.

Viel Rechnerei ist nötig

Als führender Genetiker hat Hans Lehrach, geboren 1946 in Wien, die Entwicklung der Genomik mitgeprägt. Er studierte in Wien Chemie, arbeitete an der Harvard University, an Instituten in Göttingen, Heidelberg, London und kehrte 1994 nach Deutschland zurück, wurde Direktor des Max-Planck-Instituts für molekulare Genetik in Dahlem. Er hat die Techniken zur Genomanalyse mitentwickelt und gehörte zu jener Gruppe von Wissenschaftlern, die 1988 beschloss, die gesamte genetische Information des Menschen zu kartieren. Er wurde Sprecher des deutschen Humangenomprojekts.

Als das menschliche Genom – eine Kombination verschiedener Individuen – nach 13 Jahren Arbeit und drei Milliarden Dollar Kosten veröffentlicht wurde, war dies eine Sensation. „Der Mensch, so stellte sich heraus, besitzt 20.000 bis 25.000 Gene, nur doppelt so viele wie eine Fliege“, sagt Lehrach.

Nach dem Genomprojekt sei ihm klar geworden, dass man die Technologie zur Sequenzierung eines Genoms auch an einzelnen Patienten anwenden sollte, erzählt er. Seitdem seien die Gen-Sequenzierung eine Million Mal billiger und die Rechnerkapazitäten etwa eine Million Mal schneller geworden. Für Lehrach ist gerade jetzt die Zeit reif für den digitalen Zwilling.

Dabei denkt er viel weiter. Je mehr solcher Modelle man habe, sagt er, desto mehr könne man sie auch für die Forschung nutzen. Zum Beispiel für die Entwicklung neuer Medikamente. Wenn Ärzte und Firmen bestimmte Wirkstoffe zuerst am Computermodell testeten, bevor sie Tierversuche oder klinische Studien auflegten, könnten viel Leid vermieden, Zeit und Geld gespart werden.

Die Rolle der Pharmafirmen

Bis zu zwölf Milliarden Dollar gäben Pharmafirmen pro zugelassenes Medikament aus, unter Einrechnung der gescheiterten Kandidaten. Nur wenige schafften es bis auf den Markt. Dies sei, als ob ein Autokonzern von hundert entwickelten Autos nur eins am Ende verkaufen könnte. Wenn man aber die Molekülstruktur bestimmter Wirkstoffe an einer Patientengruppe testen könne, die sich aus Hunderten oder Tausenden digitaler Zwillinge zusammensetze, dann käme man schneller zum Ziel. Man könnte das wirksamste Mittel für bestimmte Gruppen finden.

Lehrach spricht auch von selbst lernenden Systemen. „Jedes Mal, wenn man in einer Klinik einen Patienten hat, der auf ein Medikament anders anspricht als gedacht, kann die Information dazu verwendet werden, die Parameter neu zu optimieren.“ Und er denkt auch daran, Modelle über das Verhalten komplexer biologischer Netzwerke auf andere Krankheiten anzuwenden, etwa auf Infektionen wie die mit dem Coronavirus.

Noch ist ein großes Stück Arbeit zu tun, bis es den ersten digitalen Zwilling gibt. Vor allem sind noch einige mathematische Probleme zu lösen. Lehrach spricht über Systeme von Differentialgleichungen, aus denen ein virtuelles Modell bestehe. „Das größte Modell eines biologischen Netzwerks, an dem wir arbeiten, hat 26 000 Parameter“, sagt Hans Lehrach. „Die müssen so definiert werden, dass sie die richtigen Voraussagen machen.“

Bisher sind die Forscher nahezu auf sich allein gestellt. Jüngst machten sie selbst eine Crowdfunding-Kampagne, bei der in wenigen Wochen 800.000 Euro zusammenkamen. Lehrach sagt: „Wir werden das wahrscheinlich noch einmal wiederholen.“ Es ist noch ein langer Weg bis zu jener Zukunft, in der es vielleicht für jeden Menschen einen digitalen Zwilling gibt.