Aktuelle Trends in der klinischen Forschung 2024/2025

Deep Learning in der klinischen Forschung

Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, nutzt künstliche neuronale Netzwerke zur Analyse komplexer Datenstrukturen und ist somit ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI). In der klinischen Forschung ermöglicht diese Technologie:

• Präzise Patientenstratifizierung: Durch die Analyse von multimodalen Daten (z. B. Genomik, Bildgebung, klinische Parameter) können Patienten besser klassifiziert und geeignete Therapieansätze identifiziert werden.
• Vorhersage von Therapieansprechen: Deep-Learning-Modelle prognostizieren individuelle Behandlungsergebnisse, was die Entwicklung personalisierter Therapien unterstützt.
• Optimierung von Studiendesigns: In Kombination mit Simulationstechniken unterstützen Deep-Learning-Modelle die Planung effizienter Studiendesigns, etwa durch Vorhersage von Rekrutierungsraten oder Therapieansprechen

Diese Anwendungen tragen dazu bei, die Effizienz klinischer Studien zu steigern und die Entwicklung neuer Therapien zu beschleunigen.

Direct-to-Patient (DTP) Studienmodelle

Das DTP-Modell gewinnt zunehmend an Bedeutung, da es Patienten die Studienteilnahme von zu Hause aus ermöglicht – was die Rekrutierung häufig erleichtert und potenziell die Studienkosten senken kann. DTP ist ein Bestandteil dezentralisierter Studienmodelle. Dadurch steht der Patient noch mehr im Mittelpunkt. Unterstützt wird das Modell durch digitale Tools, Telemedizin und spezialisierte Logistiklösungen.

DTP-Studien können – bei guter Umsetzung – die Patientenbindung erhöhen, die Rekrutierungszeiten verkürzen und durch kontinuierliche, realweltnahe Datenerhebung Datenqualität verbessern.

Fokus auf seltene und neurologische Erkrankungen 

Im Jahr 2024 wurden weltweit über 5.300 neue klinische Studien initiiert – ein erheblicher Teil davon adressiert seltene Erkrankungen. Besonders in der Neurologie verzeichnen Studien zu Alzheimer, Parkinson und Depressionen einen deutlichen Anstieg, was den wachsenden medizinischen Bedarf in diesem Bereich unterstreicht. Auch die Entwicklung innovativer Therapien bleibt dynamisch: mRNA-basierte Impfstoffe, Gentherapien, GLP-1-Analoga („Diät-Spritzen“) und neue onkologische Behandlungsansätze stehen weiterhin im Fokus der klinischen Forschung.

Personalisierte Medizin und mRNA-Technologien

Die personalisierte Medizin schreitet voran, insbesondere durch den Einsatz von mRNA-Technologien. Verschiedene Unternehmen entwickeln individualisierte mRNA-Impfstoffe u.a. gegen Krebs, die das Immunsystem gezielt auf Tumorzellen trainieren. Ziel dieser Therapien ist es, eine höhere Wirksamkeit bei gleichzeitig geringeren Nebenwirkungen zu erzielen – erste klinische Studien liefern vielversprechende Hinweise.

Regulatorische Reformen in der EU, Deutschland und Österreich

Die EU hat mit der Verordnung (EU) Nr. 536/2014 einen einheitlichen Rechtsrahmen für klinische Studien geschaffen. Seit dem 31. Januar 2023 müssen alle neuen Studien über das Clinical Trials Information System (CTIS) eingereicht werden. Bis Januar 2025 müssen auch bestehende Studien übertragen werden, was die Genehmigungsverfahren vereinfacht und die Transparenz erhöht.

In Deutschland trat am 30. Oktober 2024 das Medizinforschungsgesetz in Kraft, das bürokratische Hürden abbaut, Zulassungsverfahren zu vereinfacht und die Genehmigungsprozesse bei klinischen Prüfungen beschleunigt. Ziel ist es, den Standort Deutschland für klinische Forschung attraktiver zu machen und Patienten schneller Zugang zu innovativen Therapien zu ermöglichen.

In Österreich wurde 2023 eine Gesundheitsreform beschlossen, die unter anderem die elektronische Gesundheitsakte (ELGA) weiterentwickelt. Ziel ist es, die Nutzung von Gesundheitsdaten zu verbessern und eine gemeinsame Plattform für die Datenbewertung zu schaffen, um klinische Studien effizienter durchzuführen und auszuwerten.

Gemeinsam die neuen Trends in ihr Studienprojekt einbauen

Diese Entwicklungen zeigen, dass die klinische Forschung in eine neue Ära eintritt, die von technologischen Fortschritten und patientenzentrierten Ansätzen geprägt ist. Die Digitalisierung beeinflusst die Studienabläufe nachhaltig und sollte im gesamten Zyklus einer klinischen Studie berücksichtigt werden. 

Als erfahrene CRO unterstützen wir Sie dabei, diese Trends erfolgreich in Ihre Studienprojekte zu integrieren und von den neuesten Innovationen zu profitieren.