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Personalisierte Medizin

Personalisierte Krebsmedizin: Integrative Analyse genomischer Daten als entscheidende Grundlage

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Kern des MTB ist die kompetente Interpretation der molekularen Biomarker-Daten von Patienten. Die Auswertung solcher genomischen Daten bedarf der ausgiebigen Recherche und Interpretation von verschiedensten Datenquellen. Welche Behandlungen in Fällen mit ähnlichen Parametern bereits erfolgreich angewendet wurden, lässt sich aus verschiedenen klinischen Studien, Literaturinformationen und speziellen Datenbanken entnehmen. In der Vorbereitung des MTB müssen somit Daten in einer Vielzahl von Datenbanken mit jeweils eigener Semantik und unterschiedlichen Abfragemöglichkeiten durchforstet werden.

Enormer Rechercheaufwand verhindert flächendeckenden Einsatz personalisierter Medizin

Je nach Themenschwerpunkt der Informationsquelle (z.B. Genvariationen, Genexpression, Versuche mit Zelllinien oder klinische Studien im Rahmen einer Medikamentenzulassung) unterscheidet sich die Art der verfügbaren Daten und der Evidenzlevel der Daten, z.B. klinische Studie am Menschen versus Tiermodel. Aus all diesen Informationen sollen letztlich Vorhersagen zu geeigneten Therapien oder möglichem weiteren Verlauf der Therapie (i.e. Prognose, z.B. Überleben) gemacht werden.

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Der enorme Recherche-Aufwand verhindert derzeit eine flächendeckende Anwendung für alle Tumorpatienten, und ist nur für ausgewählte Patienten nach erfolgloser Richtlinien-Behandlung möglich. Unabdingbar für eine Routineanwendung ist die Etablierung eines bioinformatischen Systems zur Unterstützung des MTB, welches die automatisierte Aufbereitung der molekularen Biomarker-Daten ermöglicht und die möglichen Implikationen und Behandlungsmöglichkeiten in einer übersichtlichen Form zusammenfasst.

Reporting-Tool für das Molekulare Tumorboard

Das Comprehensive Cancer Center (CCC) an der Universitätsmedizin Göttingen (UMG) ist gerade dabei MTBs in Göttingen einzuführen – auch hier dringend benötigt wird ein solches unterstützendes bioinformatisches System. Dazu ist weitere Forschung nötig, um die notwendigen Methoden zur Datenanalyse und Informationsaufbereitung zu entwickeln.

Ergänzendes zum Thema
LP-Info: Was ist ein Molekulares Tumorboard?

Ein Tumorboard ist eine interdisziplinäre Konferenz in der in regelmäßigen Abständen die unterschiedlichen Fachrichtungen einer Klinik zusammenkommen und gemeinsam Diagnostik und Therapie von Tumorpatienten beraten. Hierbei wird jeder Fall im Voraus gründlich vorbereitet und von dem behandelnden Arzt oder Ärzten vorgestellt.

Ein Molekulares Tumorboard (MTB) erweitert dieses Konzept durch die Hinzunahme von genetischen und molekularbiologischen Daten. Die Verarbeitung dieser Daten ist eine komplexe und zweitaufwändige Herausforderung durch die Vielzahl und Individualität der Parameter. Aus vielen Quellen müssen die Therapiemöglichkeiten extrahiert werden, bei denen die Bedingungen am besten zu den meisten der Parameter des Patienten passen. Deswegen wird das MTB meist durch einen Bioinformatiker unterstützt und es müssen Methoden und Tools entwickelt werden, welche die Mediziner bei der Auswertung der Daten unterstützen.

Ein Gruppe Wissenschaftler an der Universitätsmedizin Göttingen (UMG) will in den nächsten Jahren, durch das Land Niedersachsen und die Volkswagen Stiftung im Rahmen der Initiative „Big Data in den Lebenswissenschaften der Zukunft“ gefördert, ein bioinformatisches Tool für das MTB entwickeln und durch Experten validieren. Ziel der zu entwickelnden Methoden ist es, dem Mediziner relevante Informationen übersichtlich aufbereitet anzubieten, ohne dabei direkt medizinische Entscheidungen zu treffen.

Die Informationsquellen und deren Verarbeitung muss nachvollziehbar bleiben anders als dies bei kommerziellen Systemen meistens der Fall ist. Hierzu wird ein System aus offener und freier universitärer Forschung entwickelt und unter einer freien Lizenz veröffentlicht. Zentrale Komponente ist ein Tool zur Erstellung eines Reports für das MTB. Hierfür fasst das Tool zuerst die Informationen aus verschiedenen Datenquellen zusammen. Die individuellen Patientendaten werden dann mit den Daten aus den öffentlichen Datenbanken abgeglichen. Dementsprechend gibt das Tool auf Patienten zugeschnitten Hinweise über Diagnose, Krankheitsverlauf und priorisierte Therapieform aus. Ein Prototyp der Methode wurde bereits veröffentlicht [2].

Prof. Tim Beißbarth und Dr. Jürgen Dönitz (Medizinische Bioinformatik) kümmern sich um die weitere Entwicklung der grundlegenden Methoden (Schwerpunkte Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse, Pipeline für automatische Updates und Versionierung). Die Einbindung des entwickelten Tools in die bestehende Daten- und IT-Infrastruktur der Klinik gehören wiederum zum Schwerpunkt des Instituts für Medizinische Informatik (Prof. Ulrich Sax). Die Validierung des Tools anhand von realen Patientendaten übernimmt die Klinik für Onkologie der UMG (Dr. Raphael Koch, Dr. Tobias Overbeck). Das Universitätsklinikum Münster (Prof. Annalen Bleckmann) und das Nationale Zentrum für Tumorerkrankungen in Heidelberg (NCT, Prof. Benedikt Brors) kooperieren ebenfalls in dem Projekt und werden medizinische Fälle und Expertise beisteuern.

Literatur:

[1] Perera-Bel J., Leha A., Beißbarth T. (2019) Bioinformatic Methods and Resources for Biomarker Discovery, Validation, Development, and Integration. In: Badve S., Kumar G. (eds) Predictive Biomarkers in Oncology. Springer, Cham.

[2] Perera-Bel J, Hutter B, Heining C, Bleckmann A, Fröhlich M, Fröhling S, Glimm H, Brors B, Beißbarth T (2018). From somatic variants towards precision oncology: Evidence-driven reporting of treatment options in molecular tumor boards. Genome Medicine, 10(1):18. doi:10.1186/s13073-018-0529-2. PubMed PMID: 29544535

* Dr. Jürgen Dönitz, Institut für Medi­zinische Bioinformatik, Universitäts­medizin Göttingen, 37099 Göttingen

* *Dr. Li Beißbarth, Institut für Pathologie, Universitätsmedizin Göttingen, 37099 Göttingen

* **Prof. Dr. Annalen Bleckmann, Comprehensive Cancer Center, Universitätsklinikum Münster, 48149 Münster

* ***Prof. Dr. Tim Beißbarth., Institut für Medizinische Bioinformatik, Universitätsmedizin Göttingen, 37099 Göttingen

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