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Computer analysieren alte Medikamentenrezepte

Mittels Datamining haben Forscher ein im 15. Jahrhundert erschienenes Heilmanuskript erschlossen.

Computer erschließen alte Medikamentenrezepte

Medizin aus dem Mittelalter – nur Aberglaube und Humbug? Von dieser Grundthese ging eine Forschergruppe von der University of Pennsylvania aus, musste aber erkennen, dass das nicht unbedingt stimmen muss.

Die Wissenschaftler um Erin Connelly untersuchten zusammen mit Kollegen von der University of Warwick in Großbritannien das "Lylye of Medicynes" an, ein im 15. Jahrhundert erschienenes Manuskript, das in der Bodleian Library im britischen Oxford lagert, berichtet Technology Review in seiner Online-Ausgabe ("Datamining im Medizinschrank des 15. Jahrhunderts"). Es ist eine mittelenglische Übersetzung früherer lateinischer Texte über Erkrankungen und enthält mittelalterliche Fallstudien und Behandlungsrezepte.

Ein Datamining dieses Textes ist nicht leicht. Die Rezepte erwähnen über 3000 Zutaten für die Behandlung von 113 verschiedenen Erkrankungen. Von diesen beschreiben 30 Symptome wie geöffnete Haut, Rotheit, schwarze Krusten, unschöne Gerüche, Heißgefühl oder ein Brennen – die auf exogene Infektionen schließen lassen.

Nach einer Standardisierung der Zutatenliste untersuchte das Team die Netzwerke, die sie bildeten. So wurde ein Datenknoten für jede Zutat geschaffen und dann nach Verbindungen gesucht, wenn sie im gleichen Rezept steckten. Je häufiger eine Zutat auftrat, desto stärker wurden diese Verbindungen. Das Netzwerk konnte dann von Standardalgorithmen auf "Gemeinschaften" innerhalb der Zutaten untersucht werden. Das Ergebnis ist spannend. "Es ergab sich eine klare hierarchische Struktur innerhalb der Rezepte", so die Forscher.

Entsprechend basieren zumindest Teile des "Lylye of Medicynes" auf rationalem medizinischem Vorgehen. Das zeigt, dass mittelalterliche Heilkunst nicht immer als Hokuspokus verschrien sein muss. Zudem zeigen die Forscher, dass Datamining helfen kann, alte Schriften zu erschließen. Digitale Verfahren und quantitative Prinzipien erlaubten einen vorsichtigen interdisziplinären Ansatz.

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