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Personalisierte Medizin Personalisierte Krebsmedizin: Integrative Analyse genomischer Daten als entscheidende Grundlage

| Autor / Redakteur: Dr. Jürgen Dönitz*, Dr. Li Beißbarth**, Prof. Dr. Annalen Bleckmann***, Prof. Dr. Tim Beißbarth**** / Dr. Ilka Ottleben

Die individualisierte Behandlung von Krebspatienten birgt großes Potenzial. Eine flächendeckende Anwendung scheitert bislang jedoch oft auch am enormen Aufwand der für diese personalisierte Medizin notwendigen Datenanalysen. Das wollen Forscher mit einer praxisnahen, bioinformatischen Lösung nun ändern.

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Abb. 1: Flussdiagramm zur Grundidee der Personalisierten Medizin: Von einem Patienten werden in der Diagnostik verschiedene Biomarker analysiert. Dies können genomische Daten, Expressionsdaten (Transkriptom) oder andere Omics-Daten sein. Durch den Abgleich mit Studiendaten wird eine Subgruppe von Patienten mit ähnlichen Parametern identifiziert, um eine Aussage über den Therapieerfolg treffen zu können. (Ausschnitt)
Abb. 1: Flussdiagramm zur Grundidee der Personalisierten Medizin: Von einem Patienten werden in der Diagnostik verschiedene Biomarker analysiert. Dies können genomische Daten, Expressionsdaten (Transkriptom) oder andere Omics-Daten sein. Durch den Abgleich mit Studiendaten wird eine Subgruppe von Patienten mit ähnlichen Parametern identifiziert, um eine Aussage über den Therapieerfolg treffen zu können. (Ausschnitt)
(Bild: Universitätsmedizin Göttingen)

Das Thema personalisierte Krebsmedizin ist heutzutage in aller Munde. Dabei werden Patienten entsprechend ihrer persönlichen Tumorbesonderheiten diagnostiziert und therapiert, wodurch die Therapieeffizienz maximiert und Nebenwirkungen minimiert werden sollen. Um die auf Patienten zugeschnittenen Therapieformen zu identifizieren, werden molekulare Biomarker von Patienten z.B. durch moderne Sequenziertechniken im Labor gemessen. Diese Daten müssen bioinformatisch aufgearbeitet und in interdisziplinären Tumorboards diskutiert werden.

Solche genomischen Daten sind sehr komplex und deren kompetente Interpretation ist keine leichte Aufgabe, was derzeit eine flächendeckende personalisierte Krebsmedizin in der klinischen Routine verhindert. Die VW-Stiftung unterstützt nun eine Gruppe von Wissenschaftlern an der Universitätsmedizin Göttingen dabei, ein System zur automatischen Annotation genomischer Daten zur Unterstützung von Molekularen Tumorboards zu entwickeln.