Datenstandards für Seltene Erkrankungen

Eine optimale Patientenversorgung, die alle beteiligten Gesundheitsdienstleister in einem zeitlichen Kontinuum und auf interdisziplinäre Art und Weise einbindet, setzt eine Zusammenarbeit der Akteure voraus. Der reibungslose Austausch von Gesundheitsdaten ist hierfür eine wichtige Voraussetzung. Er wird durch die Kommunikation verschiedener IT-Systeme ermöglicht.

Einheitliche Datenformate (Datenstandards) von Gesundheitsdaten sind dabei essentiell, um Patientendaten für eine genaue Diagnose oder einen genauen Behandlungsplan verfügbar zu machen, um Daten gemeinsam nutzen zu können, Prozesse zuverlässig wiederholen zu können, Vergleiche anzustellen und um Innovationen wie künstliche Intelligenz (KI) vorantreiben zu können. Digitale Systeme und Werkzeuge benötigen Standards und Normen, um beispielsweise die Qualität von Daten zu prüfen, aber auch um die Syntax und Semantik von Daten aus Quellen wie elektronischen Patientenakten und anderen digitalen Quellen prozessieren zu können. Aktuell verwendete allgemeine Gesundheitsdatenstandards sind in Tab. 1 aufgeführt.

In Hinsicht auf die Bewertung der Notwendigkeit und der Wirkung von Gesundheitsdatenstandards ist DICOM¹, der internationale Standard für die digitale Bildgebung und Kommunikation in der Medizin, ein sehr gutes Beispiel. Als einer der ersten überhaupt eingeführten Gesundheitsdatenstandards war und ist DICOM bei Bildarchivierung und Kommunikation sowie der Integration von medizinischen Bildgebungsgeräten verschiedener Hersteller äußerst erfolgreich. Die bereits mit der DICOM-Entwicklung verfolgten Ziele können als exemplarisch für die Zwecke aller Gesundheitsdatenstandards gelten [1].

Die 4 Hauptzwecke von Gesundheitsdatenstandards sind:

Das Ziel des Beitrags ist es, die wichtigsten Standards für die Erforschung Seltener Erkrankungen (SE)² und für die klinische Versorgung betroffener Menschen vorzustellen. Im Folgenden werden zunächst die wichtigsten Gesundheitsdatenstandards für SE und deren Einsatzbereiche beschrieben. Anschließend werden speziell für die Humangenetik bzw. für die Versorgung von Menschen mit genetischen und anderen SEs entwickelte Standards vorgestellt, die von den „allgemeinen“ Standards lückenhaft abgedeckte Inhalte spezifizieren oder spezielle Algorithmen für die translationale Forschung oder zur Unterstützung der Differentialdiagnostik ermöglichen. Der Beitrag schließt mit einer Diskussion über Perspektiven einer verbesserten Integration von SE-Standards in die klinische Versorgung bzw. einer verstärkten Anbindung an die elektronische Patientenakte (ePA) ab.

Aufgrund der überwiegend genetischen Verursachung, der großen phänotypischen Heterogenität sowie der Seltenheit und geografischen Verteilung der SE-Patienten und -Experten sind Datenstandards insbesondere für die klinische Versorgung und die translationale Erforschung von SEs unerlässlich. Die Verwendungszwecke dieser Datenstandards korrespondieren dabei mit den oben genannten Hauptzwecken von Gesundheitsdatenstandards. Zu den spezifisch für SE wichtigen Standards gehören Standards für genetische und genomische Daten, ohne die der bemerkenswerte Erfolg der wissenschaftlichen Gemeinschaft bei der Aufklärung der molekularen Ursachen von Tausenden von monogenen Erkrankungen (Mendelian Disorders) in den letzten Jahrzehnten kaum möglich gewesen wäre. Standards wie der von der „Human Genome Variation Society“ (HGVS) für die Benennung von genetischen Varianten sowie das „Variant Call Format“ (VCF) zur Erfassung von in Exom- oder Genomsequenzierung identifizierten Varianten ermöglichen die effiziente und akkurate informatische Analyse von Varianten im diagnostischen sowie im Forschungsfeld als auch den Austausch von Daten über Varianten in Datenbanken wie „ClinVar“ [2]. In diesem Artikel werden wir uns jedoch weitgehend auf Standards für klinische Daten beschränken und verweisen den interessierten Leser auf die Übersicht in Tab. 2 und weitere Informationsquellen [3].

Datenstandards sind für SEs von großer Wichtigkeit aufgrund der großen Anzahl der SEs, der Notwendigkeit der informatisch unterstützten Zusammenarbeit im Forschungs- und klinischen Versorgungskontext sowie aufgrund der dezentralen Erzeugung und Speicherung von SE-Daten. Aufgrund der sinkenden Kosten verschiedener Sequenzierungstechnologien ist zu erwarten, dass in den nächsten Jahren mehrere Millionen Patienten durch Genomsequenzierung untersucht werden. Damit verknüpft ist sowohl eine große Herausforderung für die Medizininformatik und Bioinformatik als auch die Möglichkeit, durch die geeignete Analyse großer Mengen an klinischen und genomischen Daten die molekularen Grundlagen monogener und komplexer Erkrankungen besser zu verstehen. Voraussetzung dafür ist, dass die Daten mit logisch aufeinander abgestimmten Standards kodiert werden.

Die ethischen und datenschutzrechtlichen Aspekte von Datenstandards und dem damit ermöglichten Datenaustausch sind nicht Gegenstand dieses Artikels. Wir möchten jedoch auf die Stellungnahme der GA4GH zum verantwortungsvollen Umgang mit klinischen Forschungsdaten verweisen [29].

Die Festlegung eines einheitlichen Datensatzes für die Erfassung von Daten über seltene Krankheiten in Europa ist ein sehr gutes Beispiel für die Anwendung und Sinnhaftigkeit der SE-Datenstandards. Primäres Ziel eines einheitlichen Datensatzes ist es, zu erreichen, dass die von den europäischen Registern erfassten Daten vergleichbar und die Datenregister interoperabel sind. Zugleich werden mit der Einführung des einheitlichen Datensatzes, der seinen Fokus auf Forschungsregister hat, auch Anforderungen für die Dokumentation von klinischen Primärdaten gemäß den SE-Datenstandards definiert. Damit werden die Voraussetzungen für epidemiologische, klinische oder pharmakologische Studien für SE geschaffen, die Primär- und Sekundärdaten aus ganz Europa gemäß einem einheitlichen und akzeptierten Standard sammeln und organisieren bzw. analysierbar machen können.

Der „Satz gemeinsamer Datenelemente für die Registrierung seltener Krankheiten“⁴ ist dabei das erste praktische Instrument, das von der „EU-Plattform für seltene Krankheiten“⁵ herausgegeben wurde, um die Interoperabilität der SE-Datenregister zu verbessern. Er definiert die Datenelemente, die von allen Registern für seltene Krankheiten in ganz Europa registriert werden müssen, und gibt Anweisungen, wie und in welchem Format jedes Datenelement registriert werden sollte. Die 16 definierten Datenelemente beziehen sich auf die persönlichen Daten der Patienten, die Diagnose, die Krankheitsgeschichte und den Behandlungsverlauf sowie auf Informationen, die zu Forschungszwecken bereitgestellt werden müssen. Für das Format der Mindestdatenelemente wird eine Reihe der oben aufgeführten Datenstandards verwendet, u. a. ORPHA-Codes, die HGVS-Nomenklatur, OMIM und ICF (Internationale Klassifikation der Funktionsfähigkeit und Behinderung).

Dieser Datensatz wird gegenwärtig durch den „Use Case CORD“ (Collaboration on Rare Diseases) der Medizininformatik-Initiative (MI-I) in der klinischen Dokumentation der Zentren für Seltene Erkrankungen implementiert, mit dem Ziel, diese Daten per Schnittstelle diversen Forschungsregistern zur Verfügung zu stellen.

Datenstandards, die für SE entwickelt worden sind, werden mehr und mehr auch für Erkrankungen verwendet, die nicht selten sind. Zum Beispiel werden HPO-Codes von mehreren Datenbanken für die „genomweite Assoziationsstudie“ (GWAS) verwendet [30, 31]. Die Präzisionsmedizin zielt auf Stratifizierung von Erkrankungen, um personalisierte Therapien zu ermöglichen. Die systematische Kodierung klinischer und genomischer Daten von Patienten mit komplexen Erkrankungen mit ggf. erweiterten Versionen der hier vorgestellten Standards könnte wesentlich dazu beitragen, verfügbare Daten optimal zu verwenden, um Präzisionsmedizin in der Zukunft für die Patientenversorgung am Point of Care informatisch anwendbar zu machen.

Die hier vorgestellten SE-Datenstandards wurden zunächst im Forschungskontext entwickelt, finden mit dem Eingang der Forschungsergebnisse in die klinische Versorgung der SE-Patienten aber auch Anwendung im klinischen Kontext. Vielleicht das wichtigste Beispiel ist die HPO, die, aus der humangenetisch-diagnostischen Forschung kommend, im aktuellen klinisch-genetischen Versorgungskontext ihren festen Platz gefunden hat. Der Folgeschritt, nämlich eine systematische Kodierung relevanter klinischer Daten in ePA, würde die Anwendung der informatischen Entscheidungshilfen in mehr klinischen Anwendungsfeldern erlauben, als heute möglich ist, was für die optimale Anwendung und Nutzung der genomischen Diagnostik in der klinischen Versorgung wesentlich ist. Deutschland hat für die Einführung der ePA erste Schritte getan. Arztbriefe, Befunde sowie Mutter- und Impfpass können damit am gleichen Ort gespeichert werden. Inwieweit klinische Datenstandards in der Zukunft in die ePA integriert werden, ist vor allem abhängig von den geltenden regulatorischen Bedingungen, die optimalerweise in einer begleitenden gesellschaftlichen Diskussion konsentiert werden sollten.

In dieser Übersicht haben wir einige der wichtigsten SE-Datenstandards vorgestellt. Diese Standards sind schon heute aus dem klinischen Alltag insbesondere des Humangenetikers nicht mehr wegzudenken und werden mit der wachsenden Bedeutung der genomischen Medizin an Bedeutung gewinnen. In der Zukunft sollten die verbesserte Integration von SE-Standards in die ePA und damit verbundene Standards wie FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources, ausgesprochen wie das englische Wort „fire“) im Fokus stehen, um Informationen und Wissen über SEs sowie entsprechende informatische Werkzeuge einem breiteren medizinischen Anwendungskreis zugänglich zu machen.