Big-Data-Analyse als Informationsquelle für die personalisierte Medizin bei AML und MM
Neue Analysen zeigen, wie Big Data personalisierte Medizin bei Patienten mit hämatologischen Malignomen erleichtern kann. Mit Daten von rund 12.000 Patienten mit akuter myeloischer Leukämie (AML) und Multiplem Myelom (MM) aus der HARMONY Big Data Plattform erhielten die Forscher faszinierende Einblicke in die molekulare Basis der AML und entwickelten ein verbessertes Risikostratifizierungsmodell für das MM. Diese Ergebnisse werden auf der 62. Jahrestagung der American Society of Hematology vorgestellt (1).
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Harmony Alliance liefert neuartige Einblicke in die AML, basierend auf einer gesamteuropäischen NGS-Datensammlung
Lars Bullinger, HARMONY Partner Charité Berlin, Deutschland: "Wir haben genomische Daten von 4.986 Patienten mit AML analysiert." Wir konnten das Auftreten bestimmter Mutationen bestätigen. Darüber hinaus erhielten wir Einblick, welche Mutationen zuerst und welche später im Krankheitsverlauf auftreten. Wir haben auch den Zusammenhang von Mutationsmustern mit klinischen Ergebnissen wie Remission, Rückfall und Überleben untersucht. Zum Beispiel profitieren viele Patienten mit Hochrisiko-Mutationsmustern nur wenig von einer allogenen Stammzelltransplantation (alloSCT), aber wir fanden spezifische Hochrisiko-Genotyp-Kombinationen, die einen viel größeren Überlebensvorteil vorhersagen."
Ein neues Risikostratifizierungsmodell (R2-ISS) im neu diagnostizierten multiplen Myelom: Analyse ausgereifter Daten von 7.077 Patienten, die vom European Myeloma Network innerhalb der Harmony Big Data Plattform gesammelt wurden (2).
Mattia D'Agostino, HARMONY Partner University of Turin, Italien: „Die klinischen Ergebnisse für Patienten mit MM sind sehr unterschiedlich, die Überlebenszeit reicht von wenigen Monaten bis zu mehr als zehn Jahren. Die Untersuchung von Daten von 7.077 Patienten mit neu diagnostiziertem MM ergab, dass Patienten, die derzeit als Patienten mit mittlerem Risiko betrachtet werden, eine sehr vielfältige Gruppe mit unterschiedlichem Risiko für Progression oder Tod bilden. Durch unsere neuen Prognosen können wir 4 verschiedene Risikogruppen unterscheiden. Mit diesem Modell kann etwa die Hälfte der Patienten als niedriges oder niedriges Zwischenrisiko eingestuft werden, und etwa die Hälfte von ihnen kann als mittelhohes oder hohes Risiko eingestuft werden. Onkologen können unser verbessertes Risikostratifizierungsmodell nutzen, um die Prognose von Patienten zum Zeitpunkt der MM-Diagnose besser abzuschätzen. Darüber hinaus begünstigt dieses Modell das Konzept von MM-Behandlungen, die auf das individuelle Risiko jedes Patienten zugeschnitten sind."
Mit Daten von 45.000 Patienten mit Blutkrebs ist die HARMONY Big Data Plattform eine der größten ihrer Art weltweit. HARMONY-Wissenschaftler nutzen die Plattform, um die molekulare Landschaft von hämatologischen Malignomen zu charakterisieren, ihre Pathophysiologie zu verstehen und neue Wirkstoffziele zu identifizieren. Big Data Analytics hat das Potenzial, die Behandlung von Patienten mit Blutkrebs zu verändern. Die Fähigkeit, die Behandlung eines Patienten basierend auf molekularem Verständnis einer Krankheit oder Risikostratifizierung zu personalisieren, wird in Zukunft Behandlungsstrategien liefern, um die Ergebnisse für die Patienten zu optimieren.
