Big Data, Complexity, und Gesundheit in Österreich. Peter Klimek

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1 Big Data, Complexity, und Gesundheit in Österreich Peter Klimek

2 Mit Stefan Thurner, Anna Chmiel, Silke Aichberger MDs: Alexandra Kautzky-Willer, Thomas Niederkrotenthaler, Miriam Leitner HVB: Gottfried Endel, Irmgard Schiller-Frühwirth

3 Herausforderungen Lebenserwartung steigt, aber ebenso die Anzahl der Jahre mit Krankheiten Produktivitätsrate in Entwicklung neuer Medikamente sinkt (USD 5 Mrd pro Med.) Die Fehlrate bei klinischen Studien steigt (Rate momentan bei 95%) Wachstum Gesundheitsausgaben weltweit ist höher als BIP-Wachstum

4 Chronische Erkrankungen (noncommunicable diseases) Weltweit führende Todesursache (68% aller Todesfälle, mehr als 40% davon vorzeitig ) Österreich: Betroffen jede/r Dritte über 15 (2,6 Mio), 2/3 der Bevölkerung über 75 Kardiovaskuläre Krankheiten, Krebs, COPD, Diabetes,... Sind typischerweise multi-faktoriell: abhängig von Vielzahl von Faktoren wie Genetik, Lebensgewohnheiten, Umwelt,...

5 Big Data ein Gamechanger? Phenotypische / Komorbiditätsdaten Medizinische Daten Soziale und demographische Daten Molekulare / Physiologische Daten Wie wahrscheinlich ist Krankheit A, gegeben dass Patient(in) Krankheit B hat? Krankheit-Krankheit Netzwerke, mehr als klassifizierte Krankheiten bekannte Medikamente Krankheits-Medikament Netzwerke Re-use von Gesundheitsdaten (Abrechnungsdaten), allen voran GAP-DRG des HVB Anonymisierte Forschungsdatenbank mit jeder abgerechneten medizinischen Behandlung und Ihrer Kosten in Österreich über zwei Jahre Arztbesuche, Spitalsaufenthalte Patientenstromnetzwerke mit PatientInnen und GDAs Soziale Netzwerke und computational social science Geo-lokalisierte Daten über Exposure zu Risikofaktoren (Feinstaub, Dichte von Fast Food Ketten, etc. Demographische Trends in der Bevölkerungsstruktur Human Genome Project ( Gene) Genregulations-Netzwerke (transcription, replication, translation,...) Protein-protein Interaktions-Netzwerke ( Proteine) Metabolische Pathways und ihre Netzwerke

6 Was ist eine Krankheit? gesund normales molekulares Netzwerk in der Zelle Beispiele krank By Nephron (Own work) [CC-BY-SA-3.0] By Nephron (Own work) [CC-BY-SA-3.0] defektes molekulares Netzwerk in der Zelle Krebs: Verlust von Tumorrepressor- Genen Infektionen: Virus schleust neue Noden in die Zelle ein Le Malade imaginaire by Honoré Daumier - art database.

7 Was ist eine multi-faktorielle Krankheit? soziale Netzwerke ~1,000 Metabolite ~25,000 Gene 100,000e Proteine Vielzahl von defekten in unterschiedlichsten Netzwerken determinieren die Gesundheit Chronische, multi-faktorielle Krankheiten = systemische Konsequenzen von Veränderungen in diesen Netzwerken Verstehen der Netzwerke ist Grundvoraussetzung um sie zu reparieren! Wissenschaft komplexer Systeme: Verstehen eines Systems = Verstehen der Interaktionen seiner Komponenten

8 Beispiel: Genotyp Phenotyp Zusammenhang Einzelne Mutation Einzelne Mutation Mehrere Mutationen Mehrere Mutationen Mehrere Mutationen Einzelne Veränderung im Phenotyp Viele Veränderungen im Phenotyp Einzelne Veränderung im Phenotyp Viele Veränderungen im Phenotyp Keine Veränderung im Phenotyp Multimorbidität: Patienten haben typischerweise mehr als eine Krankheit (v.a. Im Verbund mit chronischen Erkrankungen) Next-Generation-Phenotyping : Welche Veränderungen im Phenotypen treten zusammen auf Komorbiditätsnetzwerke Wie gut können molekulare Netzwerke diese Veränderungen erklären?

9 Was ist ein Komorbiditätsnetzwerk? Patienten mit Diabetes Patienten mit Pankreaskrebs Diabetes Pankreaskrebs Patienten mit Diabetes und Pankreaskrebs Noden = Krankheiten Links = Krankheiten kommen häufig zusammen vor Größe der Noden = Prävalenz der Krankheiten

10 Österreichisches Komorbiditätsnetzwerk 0-8 Jahre 9-16 Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre

11 Österreichisches Komorbiditätsnetzwerk 0-8 Jahre 9-16 Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre

12 Österreichisches Komorbiditätsnetzwerk 0-8 Jahre 9-16 Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre

13 Österreichisches Komorbiditätsnetzwerk 0-8 Jahre 9-16 Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre

14 Österreichisches Komorbiditätsnetzwerk 0-8 Jahre 9-16 Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre

15 Österreichisches Komorbiditätsnetzwerk 0-8 Jahre 9-16 Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre

16 Österreichisches Komorbiditätsnetzwerk 0-8 Jahre 9-16 Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre

17 Österreichisches Komorbiditätsnetzwerk 0-8 Jahre 9-16 Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre

18 Österreichisches Komorbiditätsnetzwerk 0-8 Jahre 9-16 Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre Jahre

19 Österreichisches Komorbiditätsnetzwerk Empirische Beobachtung: Patienten bekommen Krankheiten die im Netzwerk nahe zu denjenigen liegen, die sie bereits haben Chmiel A, Klimek P, Thurner S, New J Phys 16, (2014)

20 Konsequenz 1: Komorbiditätsnetzwerk erlaubt Vorhersagen 85%-95% der Krankheitsinzidenzen innerhalb der nächsten zehn Lebensjahre können extrapoliert werden Chmiel A, Klimek P, Thurner S, New J Phys 16, (2014)

21 Konsequenz 2: Komorbiditätsnetzwerke und Prävention Prävention dieser Krankheit schwer Wahrscheinlichkeit der Verursachung: , Prävention einfach Identifiziere Komorbidiäten Check Verursachung Behandlung der verursachenden Krankheiten

22 Konsequenz 3: Personalisierte Gesundheitsrisiken Zoom-In auf Diabetes Netzwerkstudie für Diabetes ist äquivalent zu einzelnen epidemiologischen Untersuchungen Kann teilweise gecheckt werden, ob Komorbidität Ursache oder Konsequenz ist Bestätigt kontroversielle Assoziation zwischen Diabetes und Parkinson s Krankheit Gender Effekte: Frauen geringeres Bluthochdruckrisik im fruchtbaren Alter Typ 1 Diabetes typischerweise präsent bevor Depressionen Schizo-affektive Störungen kommen normalerweise vor Typ 2 Diabetes Effekt der Medikation? Klimek P, Kautzky-Willer A, Chmiel A, Schiller-Frühwirt I, Thurner S, PLoS Comput Biol 11(4): e (2015)

23 Ein Teleskop in die Vergangenheit: Die Epigenetik des Diabetes Verteilung der Geburtsjahre aller Diabetespatienten (ca ) Scharf definierte erhöhte Risiken für bestimmte Geburtsjahre Dises fallen mit den Hungersnöten des 20. Jahrhunderts in Österreich zusammen Unterernährung der Mutter während der Schwangerschaft Kind entwickelt metabolische Krankheiten im späteren Leben Effekte variieren mit Reichtum des Bundeslands S. Thurner et al, PNAS 110, (2013).

24 Ein Teleskop in die Vergangenheit: Die Epigenetik des Diabetes Verteilung der Geburtsjahre aller Diabetespatienten (ca ) Scharf definierte erhöhte Risiken für bestimmte Geburtsjahre Dises fallen mit den Hungersnöten des 20. Jahrhunderts in Österreich zusammen Unterernährung der Mutter während der Schwangerschaft Kind entwickelt metabolische Krankheiten im späteren Leben Effekte variieren mit Reichtum des Bundeslands S. Thurner et al, PNAS 110, (2013).

25 Anwendung der Methode für Selbstmordversuche Demenz, scharfe Altersabhängigkeit für ältere Patienten Zusammenhang mit Kriegserfahrungen? Substanzabhängigkeit, männlich dominiert Depressionen, weiblich dominiert Verhaltens-/Entwicklugnsstörungen, scharf altersabhängig Patienten mit Verletzungen (zb Unterarm), männlich dominiert Patienten mit Medikamentenvergiftungen, weiblich dominiert

26 Konsequenz 4: Komorbiditätsnetzwerke und Polypharmazie Krankheit x behandelt mit Medikament y Medikation y kann zu Krankheit z führen. Beispiel: Diabetesmedikamente, Statin und Krebsrisiko.

27 Konsequenz 4: Komorbiditätsnetzwerke und Polypharmazie Beipackzettel der Zukunft? Männer Frauen

28 Konsequenz 5: Next-generation Phenotyping Was ist Diabetes? Beobachtungen: Gruppe 1 von Diabetes Patienten hat immer gleichzeitig Krankheiten A, B, und C. Gruppe 2 hat Diabetes und Krankheiten E und F Gruppe 3 hat Diabetes und Krankheiten G und H... Z.B. Typ 8 Diabetes : DM2, Kolorektales Karzinom, Gastritis, Epigastrische Hernie

29 Konsequenz 5: Next-generation Phenotyping Was ist Diabetes? Klinische Heterogenität der Komorbiditäten des Typ 2 Diabetes rote Flecken entsprechen häufig beobachtete Phenotypen mit den entsprechenden Krankheiten

30 Konsequenz 6: Was erklärt die Komorbiditätsnetzwerke? Welche der beobachteten Komorbiditäten können durch gemeinsame Gene, geteilte metabolische Prozesse, Einfluss von in der Umwelt befindlichen Chemikalien,... erklärt werden? Vergleich von molekularen und Komorbiditätsnetzwerken.

31 Wie genetisch ist eine Krankheit? Antwort: Je ähnlicher genetisches Netzwerk und Komorbiditätsnetzwerk, desto genetischer die Krankheit.

32 Wie genetisch ist eine Krankheit? Selbe Methodologie für metabolische und Umwelteinflüsse Aufklärung multi-faktorieller Krankheitsursachen Genetisches Krankheitsnetzwerk: verbinde zwei Krankheiten wenn beide mit Mutation im selben Gen zusammen hängen. Aber was, wenn diese beiden Krankheiten nicht tatsächlich häufig zusammen vorkommen? Krankheit weniger genetisch? Berechnen die Ähnlichkeit des genetischen und phenotypischen Netzwerks für einzelne Krankheiten...

33 Klassifizierung multi-faktorieller Krankheiten Hodgkin lymphome, Hautkrebs: überwiegend Umwelteinflüsse Hirntumor: genetisch Beispiel: Krebs

34 Gesundheitssystem und Complexity. Berührungspunkte. Netzwerke von Patientenströmen Netzwerke von Informationsflüssen Netzwerke von cash flows... welche sich allesamt gegenseitig beeinflussen (co-evolution)

35 Gesundheitssystem und Complexity. Relevante Fragestellungen. Ist GS nachhaltig in Bezug auf Kosten, demographischem Wandel? Wie resilient ist GS abhängig von der Versorgungsdichte? Identifikation des Best Point of Service? Zusammenhänge zwischen Versorgungsdichte und Leistungsdichte?

36 Gesundheitssystem und Complexity. Relevante Fragestellungen. Management im GS Veränderung der Netzwerke damit sie medizinisch & ökonomisch effizient, nachhaltig, resilient, etc werden. Bedingungen dafür: Müssen Status Quo der Netzwerke kennen (z.b. Patientenströme) Leistungsdichte und Versorgungsdichte erfassen Reisezeiten und zurückgelegte Kilometer der Patienten

37 Patientenstromnetzwerke Noden im Netzwerk = GDAs (Ärzte, Spitäler, Apotheken) Links im Netzwerk zwischen zwei GDAs: Patientenstrom von GDA 1 zu GDA 2 Welche Patientenströme sind medizinisch sinnvoll welche nicht? Kombination Patientenströme + Komorbiditätseffekte: künftig notwendige Versorgungsstruktur kann berechnet werden

38 Patientenstromnetzwerke Schulbuch -Beispiel Allgemeinmediziner Facharzt Apotheke

39 Patientenstromnetzwerke soll auch vorkommen... Allgemeinmediziner Facharzt Apotheke Spital

40 Patientenstromnetzwerk in Österreich 2006 Allgemeinmediziner Facharzt Apotheke Spital Kinderarzt Dorda W, et al. Analyse von Behandlungsnetzwerken (HVB, 2013)

41 Patientenstromnetzwerk in Österreich 2006 Allgemeinmediziner Facharzt Apotheke Spital Kinderarzt

42 Patientenstromnetzwerk in Österreich 2006 Farben entsprechen Bezirken Jeder Bezirk hat typischerweise sein eigenes Patientenstromnetzwerk, limitierte Mobilität Ausnahme: zb Wiener Speckgürtel

43 Patientenstromnetzwerk in Österreich 2006 Farben entsprechen Bezirken Jeder Bezirk hat typischerweise sein eigenes Patientenstromnetzwerk, limitierte Mobilität Ausnahme: zb Wiener Speckgürtel Wien Umgebung St. Pölten

44 Zusammenfassung Big Data erlaubt und das Gesundheitssystem als ein Komplexes System zu beschreiben und eine neue Art der medizinischen Forschung zu betreiben Netzwerke helfen uns Krankheitsinzidenzen und verläufe, Polypharmazie, Multimorbidität, und Medikamentenwirksamkeit besser zu verstehen Fortschritte im Verständnis multi-faktorieller Krankheiten Neue Äre im Gesundheitsmanagement? Präventionsstrategien, Anpassung der Versorgungsdichte, personalisierte Vorsorge,...

45 Datenbasis für Komorbiditätsnetzwerke

46 Niedergelassener Bereich, ca 200 Mio Kontakte Patientenstromnetzwerke, keine Leistungsinfo verwendet Datenbasis für Komorbiditätsnetzwerke

47 Spitalsambulanzen (prä Dokumentationsgesetz) Medikamente unterhalb Rezeptgebühr (zb Aspirin) Private Pflege... Niedergelassener Bereich, ca 200 Mio Kontakte Patientenstromnetzwerke, keine Leistungsinfo verwendet Datenbasis für Komorbiditätsnetzwerke

48 Spitalsambulanzen (prä Dokumentationsgesetz) Medikamente unterhalb Rezeptgebühr (zb Aspirin) Private Pflege... Niedergelassener Bereich, ca 200 Mio Kontakte Patientenstromnetzwerke, keine Leistungsinfo verwendet Datenbasis für Komorbiditätsnetzwerke

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