Künstliche Intelligenz verspricht der Medizin viel. Schnellere Diagnosen, bessere Medikamente, präzisere Prognosen zum Krankheitsverlauf. Doch sie stößt auf ein gewaltiges Problem, über das kaum gesprochen wird: schlichtweg fehlende Daten. Nicht immer und nicht überall, aber gerade dort, wo es am meisten schmerzt. Bei seltenen Krankheiten, ungewöhnlichen Zuständen und spezifischen Bevölkerungsgruppen. Was lässt sich dagegen tun?
Das New Yorker Startup Mantis Biotech hat eine Antwort gefunden, die ein wenig nach Science-Fiction klingt, aber überraschend effektiv funktioniert. Es erstellt virtuelle Kopien des menschlichen Körpers, sogenannte digitale Zwillinge, an denen sich Szenarien testen lassen, die in der realen Welt entweder nicht existieren oder aus ethischen Gründen nicht zugänglich sind.
Wie man einen Menschen aus Daten erschafft
Die Plattform von Mantis sammelt zunächst Daten aus allen verfügbaren Quellen. Lehrbücher, Aufzeichnungen von Motion-Capture-Kameras, biometrische Sensoren, Trainingsaufzeichnungen und medizinische Bildgebung. Aus all dem erstellt sie anschließend mithilfe eines großen Sprachmodells eine konsistente Datengrundlage, die in einen physikalischen Simulationskern eingespeist wird. Das Ergebnis sind realitätsgetreue Modelle der menschlichen Anatomie und Physiologie, mit denen sich prädiktive Analysen durchführen lassen.
Die physikalische Ebene ist dabei entscheidend. Ohne sie wären es lediglich statische Daten. Dank dieser Ebene kann die Plattform völlig neue Szenarien erzeugen, etwa die Handbewegung eines Menschen abschätzen, dem ein Finger fehlt. Ein solcher Datensatz ließe sich in der realen Welt nicht zusammenstellen, da öffentlich zugängliche Aufzeichnungen schlicht nicht existieren. Mantis generiert ihn innerhalb weniger Sekunden. CEO und Gründerin Georgia Witchel erklärte es gegenüber TechCrunch so: „Wir nehmen das physikalische Modell, sagen ihm, es soll Finger X entfernen, das Modell neu generieren, und fertig.“
Es ist ein bisschen wie das Spielen mit einer Puppe. Witchel selbst zog den Vergleich mit einem dreijährigen Kind, das eine Barbie am Bein festhält und sie auf den Tisch schlägt. Genau so sollen Wissenschaftler und Ärzte ihrer Vorstellung nach mit digitalen Zwillingen umgehen. Ohne Angst, ohne Hemmungen. Testen, zerbrechen, ausprobieren.
Von der NBA zu seltenen Krankheiten
Seinen bislang größten Erfolg hat Mantis im Sport erzielt. Einer der wichtigsten Kunden ist ein NBA-Team. Und das ergibt Sinn. Im Profisport entstehen enorme Mengen an Leistungsdaten, auf deren Grundlage sich präzise Modelle erstellen lassen. Der digitale Zwilling eines Sportlers erfasst jeden einzelnen Sprung im Laufe eines Jahres und vergleicht ihn mit der Schlafdauer, der Häufigkeit von Schulterüberlastungen und der Trainingsbelastung. Das Ergebnis ist eine Prognose darüber, wann eine Verletzung der Achillessehne droht. Noch bevor sie sich bemerkbar macht.
Das ist genau die Art von Prognose, nach der die Sportmedizin seit Jahren sucht. Eine ähnliche Logik lässt sich auch auf Krankenhäuser übertragen. Bei seltenen Krankheiten herrscht ein chronischer Datenmangel. Es gibt Patienten, aber nur wenige. Ethische Einschränkungen verhindern ihre Einbeziehung in Trainingsdatensätze. Mantis umgeht dieses Problem auf elegante Weise: Virtuelle Patienten verletzen niemandes Privatsphäre, simulieren aber reale physiologische Prozesse.
Die Wissenschaft hinter dem Projekt
Ein vom Unternehmen veröffentlichtes Forschungsdokument beschreibt, wie physikalisch fundierte synthetische Daten die Genauigkeit prädiktiver Modelle verbessern können. Ein konkretes Beispiel stammt aus dem Bereich der Pandemiemodellierung, in dem die Plattform mit dem SEIR-Kompartimentmodell arbeitet, einem klassischen Werkzeug der Epidemiologie.
Die Ergebnisse sind interessant: Die Kombination aus physikalischer Simulation und von einem Sprachmodell generiertem Text verbesserte die Genauigkeit der Prognosen um mehr als acht Prozentpunkte gegenüber einem Training ausschließlich mit realen Daten. Der Test offenbarte jedoch zugleich einen wichtigen Vorbehalt: Zahlen und Text müssen miteinander konsistent sein. Sobald physikalisch simulierte Zahlen mit einem unpassenden Textkontext kombiniert werden, wird das Modell verwirrt und die Ergebnisse verschlechtern sich drastisch. Mantis löste dieses Problem, indem beide Komponenten gleichzeitig generiert wurden.
7,4 Millionen $ und große Pläne
Das Startup hat vor Kurzem eine Seed-Finanzierungsrunde über 7,4 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Das Geld soll in die Personalbeschaffung, das Marketing und die Entwicklung der Geschäftsstrategie fließen.
Die erst vierundzwanzigjährige Witchel hat eine klare Vision. Der Sport ist ein Sprungbrett, doch das Ziel sind eine präventive Gesundheitsversorgung für die Öffentlichkeit und die Zusammenarbeit mit pharmazeutischen Laboren bei klinischen Studien. Die Plattform könnte dabei helfen, abzuschätzen, wie Patienten auf eine Behandlung reagieren, noch bevor reale Versuche beginnen. Das würde die Zulassungsverfahren für neue Medikamente beschleunigen und die Forschungskosten senken.
Witchel weicht der Frage des Datenschutzes nicht aus, sondern stellt sie vielmehr in den Mittelpunkt ihrer Argumentation. Digitale Zwillinge sind nicht nur ein Ersatz für fehlende Daten, sondern eine Möglichkeit, Forschung zu betreiben, ohne auf echte sensible Patientendaten zugreifen zu müssen. Kein Datendiebstahl, keine unklaren Einwilligungen, keine Grauzonen.
Ob dieser Ansatz in der Praxis so reibungslos funktionieren wird, wie das Unternehmen behauptet, wird die Zeit zeigen.
