Hirn-Aneurysmata: Text-Mining warnt vor tödlichen Risiken plötzlicher Blutungen

27.03.2006

Mit Methoden des Text-Minings entwickeln Fraunhofer-Forscher Krankheitsmodelle, um das Risiko des Zerreißens fehlgebildeter Blutgefäße im Gehirn, so genannter Gehirn-Aneurysmata besser abschätzen zu können. Ein plötzliches Platzen des Aneurysma-Sacks, einer Ausweitung arterieller Blutgefäße, kann zu schweren Schädigungen des Gehirns oder gar zum Tod führen. Für viele von Hirn-Aneurysmata betroffene Menschen kommt jede Hilfe zu spät.

"Vielen Patienten könnte geholfen werden, wenn sich das Risiko für eine Ruptur besser vorhersagen ließe. Gegenwärtig fehlen uns aber hierfür die Modelle und genau dort setzen wir an", sagt Dr. Martin Hofmann, Leiter der Abteilung Bioinformatik am Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI). Wertvolle Informationen zur den molekularbiologischen Ursachen von Aneurysmata sowie medizinische Informationen zum Krankheitsverlauf gibt es zwar, doch sie liegen oftmals nur in gering strukturierten, wissenschaftlichen Publikationen vor. "Dieses Wissen muss man finden und zu einem Krankheitsmodell integrieren", beschreibt Hofmann die Herausforderung. Eine Aufgabe, die sich nur mit ausgefeilten Methoden des Text-Minings bewältigen lässt.

Deshalb bringen die Wissenschaftler am Fraunhofer-Institut SCAI ihre langjährige Expertise auf dem Gebiet der Informationsextraktion in das von der Europäischen Kommission mit 12,6 Millionen Euro geförderte Projekt "Integrated Biomedical Informatics for the Management of Cerebral Aneurysms (@neurIST) ein. Insgesamt 29 öffentliche Forschungseinrichtungen und Unternehmen in zwölf Ländern arbeiten in dem Projekt zusammen. Die Projektleitung liegt bei Forschern der Universität Pompeu Fabra (UPF) in Barcelona.

Am Ende der Forschungsarbeiten steht eine integrierte Informations-Infrastruktur zu Hirn-Aneurysmata, die die Vorhersage und Behandlung entscheidend verbessern soll. Allein durch eine bessere Risiko-Vorhersage für Patienten und die Vermeidung unnötiger Behandlungen könnten jährlich Behandlungskosten von mehreren Milliarden Euro eingespart werden, sind die Forscher überzeugt. Die entwickelte Methodik könnte zudem zur Entwicklung weiterer Krankheitsmodelle zur Risikoabschätzung führen, etwa für Krebserkrankungen.

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