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JOURNAL ONKOLOGIE – NEWS
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17. Januar 2017

Wissensdatenbank soll optimale Therapie der 11 AML-Subtypen ermöglichen

Forscher arbeiten an einer umfangreichen Wissensdatenbank, die eine personalisierte Therapie der Akuten Myeloischen Leukämie (AML) ermöglicht. Grundlage dieser Datenbank sind 11 AML-Untergruppen mit jeweils verschiedenen Therapieerfolgen, die die Forschergruppe vor wenigen Monaten identifiziert hat (1). In der Datensammlung sind mehr als 1.500 Fälle mit der jeweils eingesetzten Therapie und dem Ergebnis erfasst. Wird ein AML-Patient neu diagnostiziert, können seine Ärzte künftig die Datenbank nach ähnlichen Fällen durchsuchen und so auf die individuell geeignete Behandlung schließen.
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Um Patienten eine personalisierte, auf ihre jeweilige Krebserkrankung abgestimmte Behandlung zu ermöglichen, baut eine internationale Forschergruppe eine umfangreiche Wissensdatenbank auf. In der Fachzeitschrift "Nature Genetics" beschreiben die Autoren um Prof. Peter Campbell und den Ulmer Leukämieforscher Prof. Hartmut Döhner, wie die neue Datenbank eingesetzt werden kann, um die beste Behandlungsoption für AML-Patienten zu finden (2).

Die Therapiemöglichkeiten der AML reichen von der Standard-Chemotherapie bis zur Stammzelltransplantation, die jedoch lebensbedrohliche Abstoßungsreaktionen und schwere Langzeitfolgen nach sich ziehen kann. In jedem Fall gilt es also, den möglichen Therapieerfolg mit den Nebenwirkungen abzuwägen. Dabei sind erhebliche Unterschiede zwischen den einzelnen AML-Patientengruppen zu bedenken: Vor wenigen Monaten hat die Forschergruppe um Campbell und Döhner 11 Untergruppen dieser Blutkrebserkrankungen mit spezifischen genetischen Merkmalen im "New England Journal of Medicine" vorgestellt (1). Diese Merkmale helfen dabei, zuverlässige Prognosen zu stellen und auf die individuell beste Therapie zu schließen.

Basierend auf solchen "genetischen Profilen" von über 1.540 Patienten aus klinischen Studien der deutsch-österreichischen AML-Studiengruppe haben die Forscher eine Wissensdatenbank aufgebaut. In dieser "Sammlung" sind auch die jeweils eingesetzte Therapie und das Ergebnis jedes einzelnen Falls erfasst. Künftig kann diese riesige Datenbank also durchsucht und so auf die beste Behandlungsoption für einen neu diagnostizierten Patienten geschlossen werden. Die Forschergruppe glaubt, dass diese datenbasierte, personalisierte Medizin bei jedem dritten Fall zu einer anderen Behandlungsentscheidung führen wird. Bei gleichbleibenden Überlebensraten könnte womöglich sogar bei jedem zehnten jungen AML-Patienten auf eine Stammzelltransplantation verzichtet werden.

"Die Datenbank ermöglicht künftig viel genauere Prognosen über den Krankheitsverlauf eines AML-Patienten, als wir es heute in der Klinik leisten können. Bisherige Klassifikationssysteme basieren auf wenigen genetischen Erkenntnissen und daraus abgeleiteten, einfachen Regeln. Mit der neuen Datenbankanalyse können wir den wahrscheinlichen Krankheitsverlauf eines jeden Patienten bei einer Standard-Chemotherapie oder der alternativen Stammzelltransplantation vergleichen. So treffen wir eine personalisierte Behandlungsentscheidung, die den individuellen Patientenmerkmalen entspricht", sagt Seniorautor Prof. Peter Campbell vom britischen Wellcome Trust Sanger Institute.

Co-Seniorautor Prof. Hartmut Döhner ist Leiter der deutsch-österreichischen AML-Studiengruppe. Alle klinischen Daten, die in diese Datenbank eingeflossen sind, stammen von Patienten, die im Rahmen von kontrollierten Therapiestudien der Studiengruppe behandelt wurden: "Solche Datenbanken aufzubauen ist nicht einfach. Man benötigt Daten von Tausenden Patienten und allen Tumorarten, um akkurate Prognosen stellen zu können. Weiterhin müssen solche Datenbanken ständig aktualisiert werden, wenn neue Therapien verfügbar werden. Jetzt, da genetische Untersuchungen zum Standard werden, können wir von bereits behandelten Patienten lernen. Unsere Veröffentlichung gibt erste Hinweise, dass sich der Aufwand lohnt, und wie eine solche Datenbank eingesetzt werden könnte."

Die Wissensdatenbank steht momentan nur Forschern zur Verfügung, für den routinemäßigen Einsatz in Kliniken muss sie noch weiter getestet werden. Erstautor Dr. Moritz Gerstung vom "European Bioinformatics Institute" bei Cambridge (UK) sagt dazu: "Wir wissen schon lange, dass Krebs eine komplexe genetische Erkrankung ist. Unsere Studie ist ein Beispiel dafür, wie detaillierte klinische und genetische Informationen in Therapie-Entscheidungen für einzelne Patienten eingebettet werden können. Wir haben das Konzept an einer Blutkrebsart getestet, aber es kann theoretisch auf andere Krebstypen mit schwierigen Therapieentscheidungen übertragen werden. Unsere Untersuchung zeigt weiterhin, dass Datenbanken mit mehr als 10.000 Patienten benötigt werden, um im Routinebetrieb einer Klinik wichtige Entscheidungen präzise fällen zu können."

Die Veröffentlichung, so die Überzeugung der Autoren, ist ein bedeutender Schritt zum standardmäßigen Einsatz genetischer Technologien in der personalisierten Medizin.
Universität Ulm
Literatur:
(1) E. Papaemmanuil and M. Gerstung et al.
Genomic classification and prognosis in acute myeloid leukemia.
New England Journal of Medicine (2016).
http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa1516192

(2) Moritz Gerstung, Elli Papaemmanuil, Peter Campbell, Hartmut Döhner et al.
Precision oncology for acute myeloid leukemia using a knowledge bank approach
Nature Genetics (2017) doi:10.1038/ng.3756, Published online 16 January 2017
http://www.nature.com/ng/journal/vaop/ncurrent/full/ng.3756.html
 
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