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27. November 2015, Informationsveranstaltung zum Förderkonzept Medizininformatik des BMBF
Anwendungsbeispiele aus Industriesicht - Mehrwert durch
neue Partnerschaften
Dr. Viola BronsemaGeschäftsführerin
Über BIO Deutschland
• Seit der Gründung 2004 ist BIO Deutschland mit über 325 Mitgliedsunternehmen zum größten nationalen Biotech-Verband Europas gewachsen
• Circa 85 Prozent der Mitglieder sind im Bereich Forschende Gesundheitswirtschaft beheimatet¹:36% rote Biotechnologie, 8% Pharma, 15% Auftragsforschung, 26% Diagnostika und Medizintechnik
• Seit Oktober 2014 gibt es eine Arbeitsgruppe für Bio-IT & Big Data
¹ Mitgliederumfrage 2015
Themen der AG Bio-IT & Big Data
• Ziele der AG• Betrachtung von Schnittstellen-Themen zwischen Biotechnologie und anderen Industrien,
insbesondere mit Fokus auf das Management großer Datenmengen • Erarbeiten von politischen Handlungsempfehlungen für entsprechende Rahmenbedingungen• Unterstützung neuer konvergenter Geschäftsmodelle aus den Bereichen Life Science, IT,
Gesundheitswesen und Social Media und E- und Mobile-Health
• Themen der AG• Überarbeitung der EU- Datenschutzgrundverordnung• Erarbeitung eines Telematikgesetzes durch die Bundesregierung• vereinheitlichte Rahmenbedingungen für Datenschutz und Datensicherheit im
Gesundheitswesen• Transparenzrichtlinie für Krankenkassendaten• „Open Access“ und Schaffung eines Innovationsfonds für Big Data-Projekte
Dimensionen der Biotechnologie
Bedeutung der Biotechnologie für die Life-Sciences
• In Deutschland gibt es derzeit 710 Unternehmen, deren Geschäftsmodell auf Biotechnologie basiert. Fünf Prozent davon beschäftigen sich mit Bioinformatik im engeren Sinne – Tendenz steigend.
• Insgesamt 37.000 Arbeitsplätze sind Biotechnologie-Unternehmen zuzurechnen.
• Die forschende Gesundheitswirtschaft ist ein essentieller Baustein der Gesamt-Gesundheitswirtschaft
• Medizininformatik schafft neue Geschäftsmodelle und Kooperationsmöglichkeiten
Zwiebelmodell:Eigene Darstellung in Anlehnung an Hilbert et al.2002
Wertschöpfung in der Medizin
Forschung Therapie
Produktion
Wirkstoff-suche
Präklinik KlinikI
Klinik II Klinik IIIZulassung & Erstattung
AM-Sicherheit& Klinik IV
Frühe Nutzenbewertung
Festlegung Erstattungsbetrag
Frühe Entwicklungsphasen bis Klinik I/II
Grundlagenforschung bisfrühe Entwicklungsphasen
Alle Phasen, bei Einlizensierung primär Klinik bis Markt
Academia
Biotechindustrie
Pharmaindustrie & Medizintechnik & IKT
Datenanalyse sprengt Laborkapazitäten
0
1
10
100
1000
10000
100000
1000000
Variant Gene Panel Exome Genome
Ben
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Art des Tests
10
100
1,000
10,000
Gegenwärtige manuelleMethoden
Automatisierte skalierbare Interpretation
Klassifizierung von Genvarianten dauert zwischen
20 Minuten und 3 Stunden
Source: Harvard Medical School, Partners Healthcare
Vielversprechende Ansätze
Besonders gute Ansätze für medizininformatische Lösungen bieten die Krankheitsfelder:
• Kardiovaskuläre Krankheiten• Atemwegserkrankungen• Stoffwechselerkrankungen• Onkologie• Infektionskrankheiten• Multiple Sklerose, Autoimmunerkrankungen• Nervenerkrankungen, inkl. Alzheimer, Demenz, Depression u.a.
Hoffnungen bzgl. des Förderkonzepts Medizininformatik
• Fokus auf Erkrankungen, Vorsorge, Diagnose und Therapie• Fokus auf den Patienten• Zusammenarbeit von Universitätskliniken mit innovativen Biotechnologie-
Unternehmen, Pharmazeutischen Unternehmen und IT-Firmen fördern• Förderung von Projekten mit synergetischen Effekten• Förderung von interdisziplinären Projekten und Partnerschaften
• Keine Förderung von redundanten Ansätzen• Auf Industrielösungen zurückgreifen wenn möglich• Keine Förderung von Projekten, die nur marginale Verbesserungen in
Aussicht stellen
Beispiele existierender Industrielösungen unserer Mitglieder
• Engineus Plattform
• BiomaxXM
• GIMS/PGS
• ModCell
• Ingenuity
Anwendungsbeispiel 1
Source: Molecular Health
Anwendungsbeispiel 2
Integration der BiomaxSoftware in den klinischen Ablauf und Optimierung von Behandlungs- und Rehabilitationsmaßnahmen
Source: Biomax Informatics
PGS-Portal• Data sharing all Stakeholders• Filter for multiple Reports
for diffent Perspectives:• Clinical situations
• Drugs (pharmacogenet.)• Symptoms• Diseases • Genes
• Scientific background• Interactive tools• Personal Online Accounts
Pats./Clients
Anwendungsbeispiel 3
Genotypingmultiple genes
Raw data Bioinformatic processing
Sample &
LIMS proprietary system A
proprietary system B
proprietary system C
Bioinformatic analyses
clin. info
Review DBcompilationinformation+ clin. info
Finding +formulating
Interpretation
central nervous system Geneticist LIMS
manually writingmultiplereports
printmail
laborious production gDX clinical reports
Standard Interface
Delivery
Patients
Physician healthy Clients
Delivery
automated production of genetic Diagnostic clinical reports
Source: bio.logis
Anwendungsbeispiel 4
Beschleunigung und Kostenreduktion der
Arzneimittelentwicklung
Vorhersage der optimalen Therapie
ModCellTM
Virtuelle PatientenModelle
Virtual Clinical Trials
Personalised medicine
Biomarker Discovery
Identifikation von relevantenBiomarkern
für die Behandlung
Source: Alacris Theranostics
Anwendungsbeispiel 5
• QIAGEN weltweit führend in der genomischenDatenanalyse & -interpretation
• Geschäftsbereich Bioinformatik:
• 3 Standorte, Hauptquartier im Silicon Valley
• Komplette Bioinformatik-Workflows
• 500+ Mitarbeiter: jede 2. neue Neueinstellung erfolgt in der Bioinformatik
Source: QIAGEN
Seamlessly integrated solutions across NGS workflow
Workflow
Sample & Assay Technologies
INTERPRETATIONANNOTATIONVARIANT CALLING
ASSEMBLY AND ALIGNMENT
DNA / RNASEQUENCEDATA
NGS RUN REPORTING
Laboratory Information Management System (LIMS)
Alignment to reference genome
Manually curated scientific
literature
Disease and biological models
Pathway and network
diagrams
Clinical trials, drugs, guidelines
CLC bio Ingenuity / BIOBASE
Analysis andvisualization
Medizininformatik als Jobmotor
05. Oktober 2015 Mitgliederversammlung, Hannover
Beispiele für internationale Partnerschaften und Projekte
• Genomforschungsprojekte von Apple (mit der University of California und dem Mount Sinai Hospital), Facebook (mit der Universität von Michigan) und Google (Zukauf vom Biotech Calico)
• ASCO & SAP Platform CancerLinQ• Seoul National University Hospital (SNUH)
Status Quo in Deutschland
• Deutschland hinkt bei der Digitalisierung der Gesundheit international hinterher.
• Das e-Health-Gesetz war ein erster Schritt, allerdings noch zu sehr auf die spezifische Perspektive der Ärzte zugeschnitten und stark am Status Quo ausgerichtet.
• Die benötigten zukunftsweisenden Standards, Plattformen und Schnittstellen betreffen aber mit Blick auf die Zukunft alle Akteure im Gesundheitswesen.
• Die Politik muss die Wachstumsbremsen lösen und gleichzeitig den notwendigen Datenschutz ermöglichen.
Forderungen der Industrie
Aus Sicht der Industrie geht angesichts des gegenwärtig noch nicht entschiedenen globalen „Innovationsrennen“ im Wesentlichen um folgende Punkte:
1. den Wettbewerb verschiedener Digitalisierungs-Ansätze offen zu halten 2. auf die Kompatibilität und Interoperabilität der verschiedenen Ansätze zu
achten 3. den Dialog zwischen Gesundheitssystem, Politik, IT-Industrie und
Pharmaindustrie zum „Schnittstellenmanagement“ schnell in Gang zu bringen
4. bestehende öffentliche und private Anwendungen und Strukturen optimal zu integrieren und zu nutzen
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Kontakt zur Arbeitsgruppe:
Dr. Martin PöhlchenLeiter AG Bio-IT & Big Datamp@sinfonie.biz
Fördermitglieder und Branchenpartner sind:
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