Frühe KI-Ergebnisse von Outer Biosciences übertreffen Organoid-Modelle bei der Wirkstoffvorhersage

Outer Biosciences speist nun lebende menschliche Haut – gewonnen aus verworfenem chirurgischem Gewebe und über mehr als einen Monat lebensfähig gehalten – in Machine-Learning-Modelle ein. Das Startup hofft, Vorhersagen in der Arzneimittelentdeckung und Dermatologie weitaus zuverlässiger zu machen. Seine zweijährige Pipeline transportiert Gewebe innerhalb weniger Stunden aus Operationssälen in ein Labor – eine Geschwindigkeit, die laut Unternehmen das natürliche Verhalten der Zellen bewahrt.

Warum die alten Datensätze nicht ausreichen

In der jüngeren Geschichte der Biotechnologie haben sich Forscher zur Trainierung computergestützter Werkzeuge auf Tiermodelle oder kultivierte Zelllinien verlassen. Diese Systeme sind kostengünstig und einfach zu handhaben, bilden jedoch selten die volle Komplexität der menschlichen Haut ab – ein vielschichtiges Organ mit Immunzellen, Nervenenden, Mikrobiom-Interaktionen und einer dynamischen Reaktion auf Hormone und Stress. Diese Diskrepanz zwingt Arzneimittelentwickler dazu, mehrere Runden von Tierversuchen und klinischen Studien am Menschen durchzuführen, was die Kosten in die Höhe treibt und die Zeitpläne verlängert.

Outer Biosciences positioniert sich als Brücke über diese Lücke. Durch die Verwendung von Gewebe, das in einer Petrischale nie verändert wurde, glaubt das Unternehmen, dass seine KI Muster erlernen kann, die für synthetische Modelle unsichtbar sind. „Living Data“ ist der Begriff, den das Team verwendet, um den Unterschied zwischen einer statischen Momentaufnahme einer Zelllinie und einem kontinuierlich interagierenden Gewebeschnitt zu beschreiben, der noch immer mit seiner Umgebung kommuniziert.

Vom Operationssaal zum Algorithmus

Die logistische Herausforderung ist ebenso groß wie die wissenschaftliche. Outer Biosciences bezieht Haut, die bei Eingriffen wie Bauchstraffungen (Abdominoplastiken) oder Mastektomien ansonsten entsorgt würde. Gemeinnützige und kommerzielle Biobanken, die unter der Aufsicht eines Institutional Review Board (IRB) arbeiten, dokumentieren die Einwilligung der Spender zur Forschungsnutzung. Sobald ein Krankenhaus ein geeignetes Präparat meldet, holt das Kuriernetzwerk des Unternehmens dieses ab, transportiert es in temperaturkontrollierten Behältern und liefert es innerhalb weniger Stunden an eine Verarbeitungsstätte.

Im Labor befindet sich die Haut in einem Perfusionssystem, das den Blutfluss nachahmt und die Zellen bis zu 30 Tage lang am Leben erhält. In diesem Zeitraum erfasst das Team hochauflösende Bildgebungs-, Transkriptomik- und Proteomikdaten zu mehreren Zeitpunkten. Der multimodale Datensatz speist Deep-Learning-Pipelines, die vorhersagen, wie das Gewebe auf chemische Verbindungen, UV-Strahlung oder Entzündungsreize reagieren wird.

Die treibenden Kräfte

Mitgründer und CEO Michael Polansky bringt einen mathematischen Hintergrund von der Harvard University und Erfahrung

Wissenschaftler, die Organoide entwickeln – dreidimensionale Zellcluster, die im Labor gezüchtet werden, um die Organfunktion nachzuahmen – warnen davor, diese Modelle gänzlich zu verwerfen. Organoide können aus den induzierten pluripotenten Stammzellen eines einzelnen Patienten gewonnen werden, was eine personalisierte Plattform bietet, ohne dass frisches chirurgisches Gewebe benötigt wird. Sie ermöglichen es Forschern zudem, Entwicklungsprozesse über Monate hinweg zu untersuchen – etwas, das eine 30 Tage alte Hautprobe nicht leisten kann. Outer Biosciences räumt ein, dass seine Plattform kein universeller Ersatz ist, sondern eine ergänzende Quelle für hochpräzise Daten für spezifische Fragestellungen, bei denen die natürliche Architektur der Haut entscheidend ist.

Der Weg nach vorn

Outer Biosciences führt derzeit Pilotstudien mit mehreren Biotech-Partnern durch und testet dabei die Vorhersagekraft seiner Modelle anhand bekannter Arzneimittelwirkungen. Erste Ergebnisse, die bisher nur in internen Briefings geteilt wurden, deuten auf eine höhere Korrelation mit klinischen Studiendaten hin als vergleichbare auf Organoiden basierende Vorhersagen. Das Unternehmen plant, seine Gewebesammlung auf andere Organtypen auszuweiten, wobei jede Erweiterung eigene logistische Hürden mit sich bringen wird.

Regulierungsbehörden haben noch keine spezifischen Richtlinien für KI-Modelle herausgegeben, die auf lebendem menschlichem Gewebe trainiert wurden, aber der entstehende Rahmen der FDA für KI-gestützte Medizinprodukte wird voraussichtlich mit der Arbeit von Outer zusammenfallen. Das Startup gibt an, Dokumentationen vorzubereiten, die sowohl den Datenschutzstandards als auch den Erwartungen der Behörde an die algorithmische Transparenz entsprechen.

Fazit

Outer Biosciences hat eine logistische Meisterleistung – den Transport von frischer menschlicher Haut aus dem Operationssaal in ein Labor innerhalb weniger Stunden – in eine Datenmaschine verwandelt, die KI-Vorhersagen über Medikamente und Hautgesundheit vertrauenswürdiger machen könnte. Der Erfolg des Unternehmens wird davon abhängen, ob es die Gewebeversorgung aufrechterhalten, die Privatsphäre der Spender schützen und beweisen kann, dass „lebende Daten“ bestehende synthetische Modelle tatsächlich übertreffen. Soll dies gelingen, könnten die Auswirkungen in der Pharma-, Kosmetik- und klinischen Dermatologie spürbar sein und die Art und Weise verändern, wie wir Maschinen trainieren, den menschlichen Körper zu verstehen.