SAN DIEGO / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine UC-San-Diego-Inkubator-Startup erhält bis zu 3,9 Mio. US-Dollar, um bei mehr als 200 Sepsis-Patienten die Immunantwort in Echtzeit zu vermessen. Grundlage ist der nicht-invasive VITALx-Patch, der magnetische und elektrische Signale aus dem Nervensystem im Halsbereich ausliest. Die Daten fließen in KI-Algorithmen, die Patientinnen und Patienten entlang ihrer Immuntrajektorie sortieren sollen. Ziel des Vorhabens sind digitale Zwillinge, mit denen sich das Ansprechen auf bereits zugelassene Medikamente besser vorhersagen lässt.
Die Finanzierung klingt wie ein typischer ARPA-H-Ansatz: nicht nur neue Therapieideen anschieben, sondern die Entscheidungsgrundlage im Klinikum radikal verbessern. Laut den Angaben zum Programm ReSCUED (Reprogramming Severe Critical Illness Using Extensible Digital Twins) bekommt das Startup InflammaSense einen Subaward von bis zu 3,9 Mio. US-Dollar. Das Projekt läuft im Rahmen eines größeren Vertragsvolumens von bis zu 38 Mio. US-Dollar über bis zu fünf Jahre und soll bei kritischer Erkrankung die Weichen weg von starren Behandlungswegen hin zu adaptiven, datengetriebenen Strategien stellen. Im Fokus steht Sepsis, weil hier der Zusammenhang zwischen der Art der Immunreaktion und dem klinischen Verlauf so schwer vorhersehbar ist, dass Ärzte häufig auf „Best Practices“ angewiesen sind, statt auf eine individualisierte Echtzeit-Ansicht.
Technisch setzt InflammaSense dabei auf eine nicht-invasive Messkette, die den Nervus vagus als „Sensorleitung“ für entzündungsbezogene Dynamik nutzt. Der VITALx-Patch ist als Wearable beschrieben, das kleiner als eine Kreditkarte sein soll und magnetische sowie elektrische Signale aus den Nerven im Bereich des Halses ausliest. Aus diesen Signalen wird die Immunaktivität abgeleitet, die anschließend in ein algorithmisches Modell einfließt, um Patientinnen und Patienten entlang ihrer „Immune Trajectory“ zu sortieren. Entscheidend ist dabei nicht nur die Messung, sondern die zeitliche Auflösung: Die Studie plant laut Bericht die Verfolgung von mehr als 200 Sepsis-Patienten in Echtzeit, also als kontinuierliche oder zumindest häufig wiederholte Datenerfassung während eines klinisch ohnehin hochdynamischen Geschehens.
Damit verknüpft ReSCUED einen digitalen Zwilling mit der Idee, Behandlung nicht nur zu „zuordnen“, sondern zu simulieren. Der Ansatz soll den immunologischen und entzündlichen Zustand eines kritisch Erkrankten über häufige Blutentnahmen sowie physiologische Überwachung erfassen. Zusätzlich sollen Daten aus dem InflammaSense-Gerät den Blick auf die Immun- und Entzündungsdynamik verfeinern. Auf Basis dieser Eingaben wird ein digitaler Zwilling erstellt, der modelliert, wie sich der Zustand des Patienten entwickelt, und der anschließend simuliert, wie der Patient auf verschiedene FDA-zugelassene Medikamente ansprechen könnte. In der Praxis ist das eine Verschiebung vom rein retrospektiven Mustervergleich hin zu einer Prognose-Engine: Kliniker sollen ein individuelles Werkzeug erhalten, um den Verlauf zu verstehen und die Pflegeplanung laufend anzupassen.
Der klinische Hintergrund macht die Komplexität sichtbar: Sepsis entsteht, wenn die Reaktion des Körpers auf eine Infektion eine systemweite Entzündung auslöst, die Gewebe schädigen und schnell zu Organversagen führen kann. Nach Angaben, die sich auf Daten der Centers for Disease Control and Prevention stützen, entwickeln in den USA jährlich etwa 1,7 Millionen Erwachsene eine Sepsis; mindestens 350.000 Menschen sterben während des Krankenhausaufenthalts oder werden in ein Hospiz entlassen. Genau hier entsteht das Problem klassischer „Ein-Therapie-für-Alle“-Logik. Laut dem Vorhaben geht es darum, die multidimensionalen Dynamiken der Immunfunktionsstörung so abzubilden, dass selbst erfahrene Teams nicht ausschließlich nach Intuition entscheiden müssen, sondern auf ein Modell gestützt werden, das die Muster in den Messdaten konsistent verarbeitet.
InflammaSense verknüpft diese klinische Zielsetzung mit einer Entwicklungsgeschichte, die zeigt, wie viel Engineering zwischen Laborphysik und Alltagstauglichkeit liegt. Der Gründer Imanuel Lerman beschreibt die Motivation aus der Beobachtung, dass Patienten unter gleicher Behandlung unterschiedlich reagieren können – ein Effekt, den seine Forschung mit Unterschieden in Immunsystem- und Nervensystemaktivität in Verbindung bringt. Bereits ab 2019 habe Unterstützung aus dem Biomedical Advanced Research and Development Authority (BARDA) ermöglicht zu testen, ob sich Nervenaktivität aus dem Halsbereich nutzen lässt, um Veränderungen der Entzündungslage abzubilden. In einer kontrollierten Untersuchung mit gesunden Probanden sei demnach sichtbar geworden, dass sich Änderungen der Nervenaktivität mit Veränderungen entzündungsbezogener Proteine im Blut verfolgen ließen; die Ergebnisse wurden 2024 in Communications Biology veröffentlicht. Von dort führte der Schritt in die „Wearable“-Form: In der UC-San-Diego-Umgebung mit spezifischen Einrichtungen wie dem Nano3-Cleanroom und einem magnetisch abgeschirmten Magnetoenzephalographie-Raum soll die Messkette aus dem Labor in einen tragbaren Sensor kleiner als eine Kreditkarte übersetzt worden sein.
Für den Markt und die Krankenhauspraxis ist nicht nur die Förderung relevant, sondern der Charakter des Programms. ARPA-H und die CIRCLE-Initiative zielen offenbar auf adaptive Testumgebungen und auf den Aufbau von Entscheidungsunterstützung, die sich in mehreren kollaborierenden Gruppen bewähren muss. Genau solche Settings sind für Startups häufig ein „Skalierungs-Test“: Die Signalqualität muss robust sein, die Datenpipelines müssen in der Klinik funktionieren, und die klinischen Endpunkte müssen so gewählt werden, dass aus Messdaten tatsächlich therapeutische Handlungsoptionen werden. Wenn das Projekt wie geplant einen digitalen Zwilling mit modellierter Medikamentenantwort anreichert, entsteht zudem ein wiederverwendbares Bauteil: Nicht jede neue Studie müsste bei Null beginnen, sondern könnte auf derselben Mess- und Modellinfrastruktur aufsetzen.
Aus Sicht von Unternehmen, die KI in der Medizin einsetzen wollen, liegt die eigentliche Arbeit danach: KI-Algorithmen sind in diesem Szenario nicht „nur“ eine Erkennungsfunktion, sondern Teil einer geschlossenen Kette aus Sensorik, Datenqualität, Modellierung und klinischer Entscheidungsunterstützung. Die Studie setzt daher auf mehrere Ebenen gleichzeitig – von häufigen Messpunkten über die Einbettung in eine algorithmische Sortierung bis hin zur Simulation in einem digitalen Zwilling. Die Erfolgsaussichten hängen dabei besonders an zwei Faktoren: Wie stabil bleiben die magnetischen und elektrischen Messdaten im klinischen Alltag, und wie gut lässt sich daraus eine verwertbare Prognose ableiten, die über Statistiken hinaus tatsächlich Therapieentscheidungen beeinflusst. Für die nächsten Schritte wird man also weniger „nur“ auf die Studiendurchführung schauen, sondern darauf, ob aus den Immuntrajektorien nachweislich handlungsrelevante Ergebnisse werden.
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