11-03-2026
Ein vom Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) geleitetes Team aus Wissenschaftlern und Computeringenieuren hat mithilfe eines der größten jemals zusammengestellten Datensätze zu elektronischen Patientenakten im Zusammenhang mit ALS mehrere bereits verfügbare Medikamente identifiziert, die möglicherweise mit einer längeren Überlebensdauer bei Menschen mit amyotropher Lateralsklerose (ALS) in Verbindung stehen. Die Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift „The Lancet Digital Health“ veröffentlicht.
Im Rahmen der Studie wurden Krankenakten von mehr als 11.000 US-Militärveteranen ausgewertet, bei denen zwischen 2009 und 2019 ALS diagnostiziert worden war und die innerhalb der Veterans Health Administration behandelt wurden. Durch die Kombination von Methoden zur Kausalitätsanalyse mit maschinellem Lernen (ML) untersuchten die Forscher 162 Medikamente, um Arzneimittel zu identifizieren, die für andere Erkrankungen verschrieben wurden und mit signifikanten Unterschieden in der Überlebensdauer in Verbindung standen
Die Arbeit wurde in Zusammenarbeit mit der Stanford University School of Medicine, dem Veterans Affairs Palo Alto Health Care System (VA Palo Alto) und der University of California, Los Angeles (UCLA) durchgeführt.
Der Zeitpunkt der Studie wurde durch eine seltene Konvergenz von Datenzugang und Finanzierung bestimmt, sagte Priyadip Ray, Hauptforscher des LLNL, Forschungswissenschaftler in der Computational Engineering Division (CED) des LLNL.
Seit 2009, als ALS offiziell als dienstbedingte Erkrankung anerkannt wurde, verzeichnete die VA einen starken Anstieg der Zahl der Veteranen, die wegen ALS behandelt wurden, wodurch detaillierte Behandlungsdaten aus mehr als einem Jahrzehnt innerhalb eines einzigen Gesundheitssystems vorliegen. Gleichzeitig ermöglichten neue gezielte Förderprogramme die Durchführung von ALS-Forschung in einem Ausmaß, das für eine seltene Krankheit bisher schwierig war.
PathFX-Analyse, die gemeinsame Signalweg-Assoziationen für Medikamente aufzeigt, die das Gesamtüberleben verlängert haben. Quelle: The Lancet Digital Health (2026). DOI:10.1016/j.landig.2025.100963
Die Arbeit wurde zudem durch die jüngsten Rückschläge bei der Entwicklung von ALS-Medikamenten motiviert. Die anfängliche Begeisterung für das Medikament Relyvrio, das 2022 von der US-amerikanischen Arzneimittelbehörde FDA zugelassen worden war, schwand, nachdem eine größere Folgestudie keinen Nutzen nachweisen konnte und das Medikament 2024 vom Markt genommen wurde. Dieses Ergebnis unterstrich, wie schwierig klinische Studien zu ALS sein können, und trug dazu bei, das Interesse an anderen Forschungsansätzen zu wecken.
„Wir erkannten, dass die umfangreiche Erfahrung in der Behandlung von ALS im VA-System einen alternativen Ansatz zur Identifizierung von Medikamenten für die Krankheit bieten könnte“, sagte Ray.
Anstatt sich auf traditionelle ML-Ansätze zu stützen, konzentrierte sich das Team auf die kausale Inferenz – ein anspruchsvolleres Rahmenkonzept, das darauf abzielt, potenzielle Behandlungseffekte zu isolieren und dabei Verzerrungen, Störfaktoren und ungleichmäßige Behandlungsmuster in realen Daten zu berücksichtigen, erklärten die Forscher.
„Unser Team hat eine Reihe von Methoden entwickelt, die rigorose statistische Techniken mit modernem maschinellem Lernen kombinieren, um kausale Effekte auf Populationsebene zu isolieren, selbst wenn Daten nicht kontrolliert erhoben werden“, sagte der Mitautor Braden Soper, ein Datenwissenschaftler bei LLNL.
Die Analyse identifizierte 27 Medikamente, die mit statistisch signifikanten Veränderungen des Mortalitätsrisikos assoziiert sind. Bemerkenswert ist, dass mehrere Medikamente innerhalb derselben Therapieklassen – darunter Statine, Phosphodiesterase-Typ-5-Inhibitoren und alpha-adrenerge Antagonisten – ähnliche Zusammenhänge mit verlängertem Überleben zeigten.
„Wissenschaftlich fiel auf, dass es in jeder dieser Gruppen mehrere Medikamente gab, die denselben positiven Effekt hatten“, sagte Ray. „Das hat uns großes Vertrauen in den Zusammenhang zwischen dem verlangsamten ALS-Fortschreiten und diesen Medikamenten gegeben.“
Um zu untersuchen, warum diese Medikamente den Krankheitsverlauf beeinflussen könnten, nutzte das Team PathFX, ein Tool zur Modellierung von Protein-Protein-Wechselwirkungen, das von Forschern der UCLA und der Stanford University entwickelt wurde. Die Netzwerkanalyse deutete darauf hin, dass mehrere der identifizierten Medikamente auf gemeinsame nachgeschaltete Proteinwege hinweisen, was auf mögliche gemeinsame Wirkmechanismen und neue molekulare Zielstrukturen für die ALS-Forschung hindeutet.
Ray betonte, dass die Ergebnisse zwar keinen klinischen Nutzen belegen, aber eine solide Grundlage für die nächsten Schritte bilden, darunter detailliertere Modellierungen, die zeitabhängige Gesundheitsfaktoren berücksichtigen, sowie die Validierung anhand unabhängiger Datensätze, die eine vielfältigere Zivilbevölkerung umfassen.
„Da sensible medizinische Daten aufgrund von Datenschutz- und Zugriffsbeschränkungen schwer zu teilen sind, arbeiten wir daran, unsere Softwarepipeline als Open Source freizugeben, damit Forscher überall diese Werkzeuge auf ihre eigenen Datensätze, Krankheiten und Interventionen anwenden können“, fügte Soper hinzu.
Weitere Informationen
Richard J Reimer et al, Identification of drug repurposing candidates for amyotrophic lateral sclerosis using electronic health records: a retrospective cohort study, The Lancet Digital Health (2026). DOI: 10.1016/j.landig.2025.100963
Übersetzung: Marijke Praet
Quelle: Newswise.com.com