Jeden Morgen bestand die erste Aufgabe einer Testperson rund 100 Tage lang darin, etwas zu füttern, das nicht isst. Bei diesem Etwas handelt es sich um einen digitalen Zwilling, und sein Appetit gilt Daten: Werte zur Körperzusammensetzung von einer smarten Waage, ein Protokolleintrag für das Zitronenwasser, mit dem die morgendlichen Medikamente eingenommen werden, und montags ein Blutdruckwert nach ein paar beruhigenden Atemzügen. Erst danach darf der Mensch ans Frühstück denken.
Das Ganze ist seltsam, doch die Ergebnisse sind interessanter als das kuriose Prozedere. Die Laborwerte verbesserten sich. Das Gewicht nicht. Und die Person, die den Zwilling fütterte, nahm konkretere Fragen dazu mit, was passiert, wenn diese Technologie die Welt des Essens, in der wenig auf dem Spiel steht, hinter sich lässt und in die Welt der Medizin eintritt, in der es um viel geht.
Was ein digitaler Zwilling tatsächlich ist (und was nicht)
Trotz des Namens bekommt niemand einen Roboterklon. In diesem Fall ist der Zwilling eine KI-gestützte Lebensmitteldatenbank mit Farbcodierung, die vorhersagt, wie dein Blutzucker auf das reagiert, was du isst. Rot bedeutet: nicht so gut. Orange bedeutet: so lala. Grün bedeutet: ideal. Sie entsteht aus den Daten, die du protokollierst, sowie den Messwerten eines Systems zur kontinuierlichen Glukosemessung (CGM).
In Medizin und Sport ist das weiter gefasste Konzept noch neuer und ehrgeiziger. Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Modell eines Menschen, das aus Laborwerten, Wearable-Daten, Bildern, genetischen Profilen und ähnlichen Informationen zusammengesetzt und anschließend kontinuierlich aktualisiert wird. Medizinische Fachkräfte könnten dann mithilfe von KI herausfinden, wie ein Patient auf ein bestimmtes Medikament oder eine Behandlung reagieren könnte, indem sie die jeweilige Option zuerst am Zwilling testen. Theoretisch könnte das auch helfen, das Verletzungsrisiko einzuschätzen, den Verlauf einer Krankheit vorherzusagen und vorbeugende Maßnahmen zu planen, ohne den echten Patienten unerwünschten Wirkungen auszusetzen.
Das ist der Traum von personalisierter Medizin in einem Satz. Stoffwechselcoaching ist nach Ansicht der Testperson vielleicht die Variante mit dem geringsten Risiko und dem größten Nutzen, die sich heute in der Praxis erproben lässt.
Der Start: ein sehr großer Karton
Der Zwilling wurde im Juni „geboren“, als ein großer Karton von Twin Health ankam. Twin Health ist ein Programm, das Menschen dabei helfen soll, ihren Stoffwechsel zu „heilen“. Dazu gehören Dinge wie Gewichtsabnahme, Diabetesmanagement und besserer Schlaf. Einfach herunterladen kann man es nicht. Der Dienst ist derzeit nur über betriebliche oder private Krankenversicherungen verfügbar und richtet sich üblicherweise an Menschen mit chronischen Stoffwechselproblemen.
Der Karton enthielt die Grundausstattung für den Aufbau eines Zwillings:
- CGMs: Dexcom G7-Sensoren für 90 Tage.
- Geräte für zu Hause: eine smarte Waage und eine smarte Blutdruckmanschette.
- Nahrungsergänzungsmittel: drei Flaschen mit Multivitaminen und Magnesiumglycinat.
- Vorhandene Ausstattung: die eigene Apple Watch der Testperson.
Es folgte ein Besuch bei Quest Diagnostics, wo eine auf Blutentnahmen spezialisierte Fachkraft Blut für weitere Analysen abnahm.
Ein paar Tage später folgte ein Zoom-Gespräch mit einer Coachin von Twin Health namens Amanda (einem Menschen, wie die Testperson ausdrücklich anmerkt) und einem Arzt. Für jemanden, der ein Jahr lang CGMs getestet hatte, ohne an Diabetes erkrankt zu sein, waren die Werte keine Überraschung. Die Leber war entzündet, was zur früheren Diagnose einer mittelschweren nichtalkoholischen Fettleber passte. Eine Insulinresistenz war eindeutig vorhanden, obwohl HbA1c und Nüchternblutzucker ideal aussahen. Die Bauchspeicheldrüse schien auf Hochtouren zu arbeiten, auch wenn die Zahl der insulinproduzierenden Betazellen in Ordnung zu sein schien – zumindest vorerst. Die Triglyceride waren erhöht, die übrigen Blutfettwerte normal.
Auf die Frage nach einem Ziel antwortete die Testperson ganz direkt: weniger Medikamente brauchen, um den Stoffwechsel im mittleren Lebensalter am Laufen zu halten. Amanda hielt das fest, vereinbarte einen Folgetermin in zwei Wochen und bat darum, in den ersten 30 Tagen möglichst viele Mahlzeiten zu protokollieren. Eine zweite Blutentnahme wurde für den 90. Tag angesetzt.
Ein Morgen mit dem Zwilling
Der Tagesablauf lässt sich leicht beschreiben, ist aber mühsam genug, um einem gehörig auf die Nerven zu gehen. Körperdaten protokollieren. Wasser und Medikamente protokollieren. Den Zwilling zum Frühstück befragen.
Nehmen wir eine Schüssel Protein-Cheerios mit Milch. Für sich genommen bewertete der Zwilling sie mit Orange. Mit dem anschließenden täglichen Spaziergang wurde daraus Grün. Genau so machte es die Testperson. Die Mahlzeit wird protokolliert, und ein paar Stunden später liefert die App eine Erkenntnis auf Grundlage des tatsächlichen Blutzuckerverlaufs. Dadurch wird der Zwilling ein wenig genauer.
Es hat einen gewissen Neuigkeitsreiz, die Farbbewertung beliebiger Lebensmittel abzufragen. Eine Tasse Ananas wurde als orange eingestuft. Ein Puten-Hotdog mit Ketchup und Relish bekam Grün. Eine Schüssel Soondubu Jjigae mit weißem Reis landete bei Grün oder Orange, je nachdem, ob sich die Testperson danach bewegte. Für sie war das eine persönliche Bestätigung gegenüber der Low-Carb-Orthodoxie. (Die tatsächliche Formulierung war deutlich dramatischer und hatte mit Reis und kalten, toten Händen zu tun.)
Dieses letzte Beispiel deutet auf ein Muster hin. Ein Spaziergang nach dem Essen machte oft den Unterschied zwischen einer Farbe und der nächsten aus. Der heutige Testfall, eine Proteinwaffel mit einem Esslöffel Erdnussbutter und Honig sowie Ananas, wurde orange eingestuft. Auch hier kann ein Spaziergang daraus Grün machen.
Die Entzauberung: Der Zwilling ist hungrig – und die Rechnung auch
Das Versprechen eines digitalen Zwillings lautet, dass er dir die Denkarbeit abnimmt. In der Praxis leistest du jede Menge Arbeit, damit er das kann. Im Laufe der Monate merkte die Testperson, wie hungrig das Ding war und wie kräftezehrend es sich anfühlte, es ständig zu füttern. Und das sagte jemand, der bereits daran gewöhnt war, Unmengen an Gesundheitsdaten zu erfassen und auszuwerten. In den Gesprächen mit Amanda erwähnte diese, dass Erschöpfung durch ständiges Protokollieren eine häufige Rückmeldung von Twin Health-Nutzern sei.
Hinzu kam ein eher unterschwelliges Unbehagen. Die Testperson fühlte sich an Kazuo Ishiguros Roman Never Let Me Go erinnert, in dem Klone als Organspender herangezogen werden. Der Vergleich geht nicht ganz auf, das räumt die Testperson selbst ein. Ein KI-gestützter Zwilling kann weder essen noch sterben oder Schmerzen empfinden. Das Unbehagen ist wahrscheinlich eine Form von Anthropomorphismus: das Gefühl, dass das Testen von Essen an einer virtuellen Kopie des eigenen Stoffwechsels an einen narrenhaften Vorkoster an einem mittelalterlichen Hof erinnert. Trotzdem war es genau die Art von Gedanke, die einem kommt, wenn sich eine Tabelle allmählich wie jemand anfühlt, für den man sorgen muss.
Auch die Vorhersagen waren keine Offenbarung. Die Testperson hatte zu viele CGMs und KI-Ernährungs-Apps getestet, um von den Aussagen des Zwillings überrascht zu sein. Sie räumte allerdings ein, dass die Erkenntnisse für Menschen, die sich gerade erst mit Stoffwechselproblemen befassen, wahrscheinlich hilfreich wären.
Was sich tatsächlich verändert hat
Das Verhalten änderte sich – auf erwartete und unerwartete Weise. Die erwartete Veränderung: Weil das Essen protokolliert werden musste, verzichtete die Testperson meistens auf ungesunde Leckereien, vor allem, weil niemand von einer App zurechtgewiesen werden möchte. Die unerwartete Veränderung: Die App war nicht der wichtigste Antrieb.
Den entscheidenden Beitrag leisteten die Gespräche zweimal im Monat. Die Fortschritte einem anderen Menschen, der nicht zur Familie gehört, laut zu schildern, brachte die ehrgeizige Seite der Testperson auf Touren. Nachdem sie sich wegen Medikamentennebenwirkungen monatelang zu schwach gefühlt hatte, lief sie kürzlich 5 Kilometer am Stück und nahm das Krafttraining wieder auf – auch dank Amandas beharrlichem Zureden.
Die Werte nach 100 Tagen:
| Messgröße | Ergebnis |
|---|---|
| Score für Stoffwechselgesundheit | Seit dem Einstieg um neun Punkte gestiegen, laut Amanda |
| Leberenzyme | Alle bis auf einen Wert wieder im Normalbereich – ein Jahr, nachdem ein Arzt angesichts der Werte große Augen gemacht hatte |
| Triglyceride | Um 70 mg/dL gesunken |
| hs-CRP (Entzündungsmarker) | Deutlicher Rückgang |
| Insulinresistenz | Weiterhin vorhanden, aber weniger ausgeprägt |
| Gewicht | Keine nennenswerte Abnahme |
| Ausschleichen von Medikamenten | Lief nicht so reibungslos wie erhofft |
Für eine faire Einordnung ist ein Vorbehalt wichtig, den die Testperson selbst nennt. Die Leberwerte hatten sich schon vor der Ankunft des Zwillings langsam verbessert. Während des Tests sanken sie schneller, doch den Trend hatte der Test nicht ausgelöst. Der Zwilling verdient also nur einen Teil der Anerkennung, und der Einfluss der menschlichen Coachin, der Spaziergänge und des wiederaufgenommenen Trainings lässt sich kaum von seinem trennen.
Warum das geringe Risiko der entscheidende Punkt ist
„Gegen solche Ergebnisse kann ich doch eigentlich nichts einwenden, oder?“, fragt die Testperson und gibt dann selbst die Antwort: Doch, das geht.
Ein digitaler Zwilling lebt von Vertrauen. Bei Anwendungen rund um den Stoffwechsel lässt sich dieses Vertrauen vergleichsweise leicht schenken. Wenn der Zwilling bei Gewichtsabnahme, Diabetesmanagement oder Schlaf danebenliegt, ist ein Fehlschlag nicht sofort lebensbedrohlich, und es gibt andere Medikamente und Behandlungsmöglichkeiten.
Personalisierte Medizin ist ein anderes Kaliber. Forschende untersuchen digitale Zwillinge weit über den Stoffwechsel hinaus, unter anderem in der Krebsbehandlung und -forschung, wo das Potenzial groß ist. Eine Chemotherapie ist kräftezehrend, und die Möglichkeit, Behandlungsoptionen zunächst virtuell zu testen, wäre ein echter Gewinn. Doch auch die Herausforderungen sind groß, angefangen bei dem nötigen Vertrauen in den Schutz der Daten. Die Genauigkeit eines Zwillings hängt von einem kontinuierlichen Strom hochwertiger, sensibler Informationen über dich ab, die dann als Grundlage für künftige Entscheidungen dienen.
Die Testperson stellt die richtigen Fragen, und keine davon wird hier beantwortet:
- Wenn schon drei Monate Protokollieren in einem Umfeld, in dem wenig auf dem Spiel steht, überfordernd waren, wie sieht das dann in einem aus, in dem viel auf dem Spiel steht?
- Wie existiert ein digitaler Zwilling weiter, wenn die Behandlung abgeschlossen ist?
- Wie sieht das „Weiterleben“ dieser Daten aus, wenn die Behandlung erfolglos bleibt?
Runde zwei
Der Zwilling bekommt weitere drei Monate. Die Testperson hat es noch nicht aufgegeben, einige Medikamente auszuschleichen, und kann jede verfügbare Hilfe gebrauchen, um die Leberwerte vollständig zu normalisieren. Ein Zugeständnis gibt es: Amanda sagt, dass man es mit den Daten nicht mehr so streng nehmen müsse, jetzt, wo eine solide Grundlage vorhanden ist. Wieder bedeutet weniger Risiko mehr Flexibilität.
Das ist vielleicht die ehrlichste Eigenschaft des gesamten Experiments. Der Zwilling lernte den Stoffwechsel der Testperson kennen, und die Testperson lernte, dass ein derart hungriges Modell es sich leisten kann, etwas weniger gefüttert zu werden. Zum Frühstück gibt es derweil eine Proteinwaffel – und danach einen Spaziergang.