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Mit den jüngsten Fortschritten in der Immu- nologie und neuen innovativen Technologi- en wie maschinellem Lernen können Auto- immunerkrankungen und deren zugrunde liegende Mechanismen nun völlig neu be- wertet und untersucht werden.

Ein multiprofessionelles Team unter der Leitung der Medizinischen Universität Graz beschäftigt sich mit der Erforschung von Autoimmunerkrankun- gen. Dafür erhalten die Wissenschaftler eine renommierte Förderung der Juvenile Diabetes Research Foundation (JDRF) und der Lupus Research Alliance (LRA) in Höhe von 450.000 US-Dollar. Damit reiht sich Graz neben Wissenschaftsstandorte wie Stanford, Yale und Harvard ein, an denen aktuell ebenfalls durch die JDRF und die LRA geförderte Projekte laufen.

Menschen, die an Typ-1-Diabetes erkrankt sind, leiden tendenziell häufiger an einer weiteren Autoimmunerkrankung. So haben sie etwa ein drei- fach erhöhtes Risiko, an Multipler Sklerose zu erkranken. Patienten, die neben Typ-1-Diabetes auch an Lupus erythematodes erkrankt sind, entwi- ckeln zudem häufiger Nierenkomplikationen. „Lupus ist eine Autoimmunerkrankung, bei der das Immunsystem das Körpergewebe – wie beispiels- weise Sehnen, Haut, innere Organe, Knochen und Gelenke – angreift“, erklärt Univ.-Prof. Dr. Thomas Pieber, Klinische Abteilung für Endokrinologie und Diabetologie, Med Uni Graz. Aus diesem Grund haben sich die JDRF, die LRA und die Multiple Sclerosis Society zusammengeschlossen, um die Forschung zum Verständnis über Autoimmunerkrankungen fokussiert zu fördern und spezifischere Einblicke in Gemeinsamkeiten und Unter- schiede der Vorgänge im Immunsystem zu untersuchen, die diese Krankheitsprozesse steuern.

Multiprofessionelle Zusammenarbeit

Am Standort Graz untersucht ein multiprofessionelles Team rund um Pieber innerhalb des Forschungsprojektes COMET – Common Mechanisms in Autoimmune Diseases die Gemein- samkeiten und Unterschiede in verschiedenen Immunzellen bei den Autoimmunerkrankun- gen Typ-1-Diabetes, Lupus erythematodes, Multiple Sklerose und Rheumatoide Arthritis. Dazu arbeiten Experten der Klinischen Abteilung für Endokrinologie und Diabetologie, der Klinischen Abteilung für Neurologie, der Klinischen Abteilung für Rheumatologie und Immu- nologie mit dem Center for Biomarker Research in Medicine, der Joanneum Research For- schungsgesellschaft, dem Institute HEALTH, der Technischen Universität Graz, dem Institute of Computer Graphics and Vision sowie der Medizinischen Universität Innsbruck – Division of Translational Cell Genetics zusammen. An den anderen Forschungsstandorten Stanford, Yale und Harvard wird im Rahmen der gleichen Förderschiene ebenfalls zu diesem Thema geforscht. Regelmäßig werden die wichtigsten Ergebnisse zwischen den Forschungsgrup- pen ausgetauscht, um möglichst rasch die neuesten Erkenntnisse in den laufenden Projek- ten umzusetzen.

Maschinelles Lernen unterstützt Forschung

Im Rahmen dieses Projektes kommt hochentwickeltes, computergestütztes maschinelles Lernen („machine-learning“) zum Einsatz. Die Computerprogramme, die sich durch Erfah- rung automatisch verbessern, helfen den Forschern, Muster aus sehr großen Datensätzen zu identifizieren. „Durch die Anwendung von maschinellem Lernen können Forscherbias und das Risiko, wichtige Informationen in den untersuchten Daten nicht zu entdecken, stark reduziert werden“, beschreibt Pieber die Vorteile der Unterstützung durch maschinelles Ler-

nen. Im Projekt COMET werden in den nächsten beiden Jahren klinische Daten, FACS-Daten und Metabolomics von Patienten mit Typ-1-Diabetes, Lupus erythematodes, Multipler Sklerose und Rheumatoider Arthritis sowie von gesunden Probanden mithilfe von „Machine-learning“ untersucht. Dadurch soll ein tieferes Verständnis über Gemeinsamkeiten und Unterschiede dieser Autoimmunerkrankungen erzeugt werden.

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