Schon im Mittelalter verwendeten kräuterkundige Menschen schimmelhaltige Substanzen oder bestimmte Pflanzen, um Wundinfektionen zu behandeln. Sie verordneten ihren „Patienten“ quasi Antibiotika, natürlich gebildete Stoffwechselprodukte, gewonnen aus Pilzen oder Bakterien. Mit der Entdeckung des Penicillins durch Alexander Fleming im Jahr 1928 nahm die pharmazeutische Produktion von Antibiotika ihren Lauf. Medikamente auf Antibiotika-Basis haben seitdem viele Menschen geheilt und Menschenleben gerettet. Ein Antibiotikum hemmt das Wachstum anderer Mikroorganismen oder tötet diese ab. Doch jeder Einsatz von Antibiotika fördert auch die Bildung von Resistenzen: Empfindliche Bakterien werden abgetötet – die resistenten überleben und vermehren sich weiter. Das Antibiotikum verliert seine Wirkung.

In der hausärztlichen Praxis werden Antibiotika häufig auf Verdacht verschrieben. Ärztinnen und Ärzte diagnostizieren aufgrund von Erfahrungswerten eine wahrscheinlich bakterielle Infektion und verschreiben ein Antibiotikum. Meistens hilft dies, manchmal jedoch nicht, weil das verschriebene Medikament auf einen bereits resistenten Erreger trifft. Dann kann es kritisch werden – insbesondere Menschen mit einem schwachen Immunsystem, mit immunsupprimierten Erkrankungen, Kinder mit einer unreifen Immunabwehr und ältere Menschen, bei denen das Immunsystem nachlässt, können in Gefahr geraten. In solchen Fällen kann eine personalisierte Antibiotikatherapie mit individuell auf eine Patientin oder einen Patienten abgestimmten Wirkstoffen helfen. Gleichzeitig kann der Einsatz einer solchen Methode dazu beitragen, dass sich langfristig weniger resistente Bakterien entwickeln.

„Im Forschungsprojekt WIN-KID arbeiten wir daran, valide Vorhersagen durch den Einsatz von Maschinellem Lernen treffen zu können“, sagt Prof. Dr. Folker Meyer, Leiter der Arbeitsgruppe Data Science am Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) der Universitätsmedizin Essen. Im Idealfall sieht das dann so aus: Die Mediziner entnehmen eine Probe, bestimmen über eine Erbmasseanalyse und durch Isolation die DNA und das Genom des Erregers und leiten daraus ab, welche Resistenz vorliegt und welches Antibiotikum helfen kann. In der Krebsbehandlung wird die Methode der Genomsequenzierung bereits erfolgreich angewendet. „Bis zu 50 Prozent aller Krebserkrankungen können inzwischen durch Genomsequenzierung besser erklärt und damit auch besser behandelt werden”, sagt Meyer.

Aktuell beschäftigt sich das Projekt auf rein wissenschaftlicher Basis mit interessanten Isolaten. Ziel ist es jedoch, die Methode in Zukunft auch in der Therapie anzuwenden, um erkrankten Menschen möglichst zeitnah helfen zu können. Insbesondere für Menschen mit einem bereits geschwächtem Immunsystem ist es von Vorteil, ganz gezielt ein Antibiotikum geben zu können und nicht wie bisher, mit einem Breitbandantibiotikum zu therapieren. Noch ist dies der einzige Weg für eine schnelle Behandlung. Denn um ein Antibiogramm zu erstellen, also um eine Antibiotika-Resistenzbestimmung mit den herkömmlichen Labormitteln durchzuführen, braucht es Zeit: Eine Probe wird genommen, das Bakterium in einer Petrischale isoliert und zum Wachsen gebracht und in Laborgeräten identifiziert, um Sensitäten oder Resistenzen zu bestimmen.