Big Data en Personalised Healthcare

We weten inmiddels heel veel over genetische afwijkingen van tumoren die een rol spelen in de tumorontwikkeling. En we kunnen deze kennis ook steeds beter toegankelijk maken. Big data zal voor baanbrekende ontwikkelingen zorgen in de geneeskunde. En dat betekent ook voor Roche dat er een nieuwe wereld voor ons open gaat.

Nieuwe medicijnen
Big Data staat voor de enorme hoeveelheid, snelheid en diversiteit van gegevens die we tegenwoordig kunnen genereren. Met klinische en biologische gegevens, biomarkers, genetische informatie en allerlei andere data kunnen wij op zoek naar nieuwe medicijnen. Het vastleggen, opslaan en ophalen van deze gegevens vereist gespecialiseerde technologische oplossingen. Roche besteedt bijzondere aandacht aan het ontwikkelen van systemen waarmee we gegevens kunnen analyseren, deze binnen projectteams kunnen delen en betekenisvolle kennis kunnen afleiden, zodat we sneller aan de slag kunnen met nieuwe medicijnen.

Datascientists
Met behulp van deep learning en artificial intelligence hebben we toegang tot steeds grotere databases met patiëntgegevens. Het Financieele Dagblad berichtte in 2017 over een driedaagse hackaton waarin datascientists van ABN Amro op basis van de dna-gegevens van kinderen met leukemie konden voorspellen of een behandeling zal aanslaan of niet. Zonder medische kennis maar mét kennis van big data lukte het hen een genengroep te vinden die voorspellend lijkt te zijn voor het al dan niet slagen van een behandeling. Het voorbeeld toont aan dat door big data veel nieuwe mogelijkheden ontstaan. Ook Roche integreert deze inzichten en concepten in de ‘traditionele’ ontwikkeling van medicijnen. Het patiëntgericht inzetten van behandelingen kan overbehandeling voorkomen en daarmee ook zorgkosten besparen.

Genetisch profiel
Traditioneel kent de farmaceutische industrie langdurige trajecten van 10 tot 15 jaar om een nieuw medicijn te ontwikkelen. Nieuwe technologie waarbij gebruik gemaakt wordt van real world data zou deze ontwikkelingstijd kunnen terugdringen. Er wordt steeds meer bekend over het genetisch profiel van tumoren. Niet de plaats van de tumor in het lichaam – hart, long of darm – blijkt doorslaggevend, maar de genetische eigenschappen. In brede studies wordt onderzocht welke (combinatie van) therapieën aansluiten bij welk genetisch profiel. Het is niet meer one size fits all, maar steeds meer zorg op maat. Door de gepseudonimiseerde data van individuele patiënten te analyseren, kunnen patronen ontdekt worden waar andere patiënten baat bij hebben.

Real World Data
Ook bij immuuntherapie, waarbij het eigen immuunsysteem wordt geactiveerd om de tumor aan te vallen, wordt steeds meer bekend over de genetische eigenschappen van de tumor die een voorspellende waarde hebben op het effect van de therapie. Daardoor kunnen nieuwe producten veel sneller worden vrijgegeven en op dat moment leveren ze nog meer gegevens op: real life data, ook wel Real World Data (RWD). Deze gaan mogelijk grootschalige Fase-III studies vervangen. Registratie en ontwikkeling van geneesmiddelen wordt daardoor korter, sneller, datadriven op basis van meer dan alleen data uit klinische studies.

Partners
De rol van farma zal door big data veranderen en zich ook richten op het ontsluiten van data. De trend is dat het voortaan gaat om het ontwikkelen van healthcare solutions in samenwerking met geheel nieuwe partners. In de VS werken we samen met Flatiron Health, een startup gespecialiseerd in het analyseren en ontsluiten van onderzoeksdata op het gebied van oncologie, waar wij in Nederland ook ons voordeel mee kunnen doen. Onze samenwerkingspartner Foundation Medicine beschikt over een enorme (en groeiende) database met genomische profielen van kanker die onderzoekers helpt om patiënten te voorzien van preciezere medicatie. Deze samenwerking draagt bij aan het opzetten van betere studies en daarmee aan het ontwikkelen van nieuwe therapieën.