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Medizin

21. Januar 2021 Forschungskooperation in der Präzisionsonkologie: Klinisch-genomische Daten für individuelle Therapiekonzepte

Bei der Behandlung onkologischer Patienten gewinnt das Zusammenspiel aus klinischen und genomischen Daten zunehmend an Bedeutung. Diese Daten werden inzwischen regelhaft in großem Umfang über den gesamten Therapieverlauf – z.B. durch umfassende molekulare Tumordiagnostik – erhoben. Die Zusammenführung dieser verschiedenen Datensätze und ihre Nutzbarmachung, um medizinischen Fortschritt zu ermöglichen, steckt allerdings noch in den Kinderschuhen. Gemeinsam mit dem Klinikum der Ludwig Maximilians-Universität (LMU) München hat Roche deshalb ein Pilotprojekt zur akademisch-industriellen Kooperation gestartet. Klinisch-genomische Daten sollen in nicht rückführbarer, synthetischer und damit anonymisierter Form zugänglich gemacht werden, um gemeinsame Fragestellungen zu bearbeiten und den größtmöglichen Nutzen für die patientenzentrierte Forschung zu erzielen, bei gleichzeitiger Wahrung der höchsten Datensicherheitsrichtlinien.
Wissenschaftlicher Fortschritt ist eng mit der Erhebung, der Auswertung und dem Austausch von Daten verbunden – das zeigt aktuell die rasante Entwicklung von Impfstoffen, Arzneimitteln und Diagnostika rund um die grassierende Corona-Pandemie. Überall auf der Welt analysieren Wissenschaftler und Mediziner Patientendaten, versuchen Muster zu erkennen, Behandlungsansätze zu identifizieren und das Virus sowie den Verlauf der Erkrankung besser zu verstehen. In kaum einem Jahr konnten so gleich mehrere potenziell wirksame Arzneimittel und Impfstoffe entwickelt werden, ein – in wissenschaftlichen Maßstäben bemessen – unglaublicher Fortschritt in kürzester Zeit. Was für COVID-19 gilt, trifft auch auf andere Therapiegebiete zu, zum Beispiel auf die Onkologie. Von der ersten Anamnese bis zur palliativen Versorgung oder Nachbeobachtung eines onkologischen Patienten wird eine Vielzahl unterschiedlicher Daten im Klinikalltag erfasst und gesammelt. Diese Informationen, etwa zur Bildgebung, zur molekularen Diagnostik, zur medikamentösen Therapie oder zur chirurgischen Behandlung, werden derzeit meist in vielen unterschiedlichen Systemen der Kliniken und Praxen gespeichert. Die zum Teil starke Fragmentierung der Daten erschwert deren Vernetzung, Austausch und Analyse und damit die Nutzung im Sinne einer forschenden Versorgung, die – wie an COVID-19 zu beobachten – den medizinischen Erkenntnisgewinn erheblich beschleunigen könnte.

Einblicke in Versorgungspfade wissenschaftlich nutzbar machen

Um diesem Ziel näherzukommen, haben das LMU Klinikum München und Roche eine Kooperation mit Fokus auf klinisch-genomische Daten ins Leben gerufen. Das Ziel: Daten gemäß hohen datenschutzrechtlichen Richtlinien und stets unter voller Kontrolle des Klinikums entlang des gesamten Versorgungsweges onkologischer Patienten für die Forschung nutzbar zu machen. Im Rahmen des Projektes soll dazu im Comprehensive Cancer Center (CCC) der LMU in einer ersten Pilotphase eine IT-Infrastruktur entstehen, die es erlaubt, Analysen extern an einem repräsentativen Datensatz durchzuführen, welcher allerdings keine Rückschlüsse auf individuelle Patientinnen und Patienten erlaubt. Am LMU Klinikum können, basierend auf diesen externen Analysen, die realen Datensätze untersucht und aggregierte Ergebnisse erhoben werden. Diese zusammengefassten Daten können dann an den industriellen Partner unter Wahrung der Datensicherheit zurückgespielt werden. „Mit diesem Projekt machen wir gemeinsam einen wichtigen Schritt in Richtung einer datengestützten und immer stärker personalisierten onkologischen Versorgung”, sagt Prof. Dr. Heinemann, Direktor des Comprehensive Cancer Center MünchenLMU. Man schaffe so ein nachhaltiges Pilotprojekt, welches sich an die bestehende Datenlandschaft der Klinik andocken lasse, ohne den Klinikablauf und damit die Patientenversorgung zu stören.

Daten: Entscheidungen, aus denen wir lernen können

„Um aus bisherigen Behandlungsverläufen besser lernen zu können, führen wir die klinisch-genomischen Daten unserer Patienten, also die Ergebnisse molekulargenetischer Diagnostik, Befunde aus dem molekularen Tumorboard, Informationen zu Therapiealgorithmen, Operationen oder zur Hospitalisierung klinikumsintern zusammen”, erläutert Dr. Benedikt Westphalen, ärztliche Leitung der Präzisionsonkologie am CCC MünchenLMU. So entstehe ein umfangreicher, komplexer Datensatz, der den gesamten Versorgungspfad onkologischer Patienten abbilde, so Westphalen. Mit Hilfe der klinisch-genomischen Daten könne die LMU Erkenntnisse gewinnen, die dazu beitragen, Klinikabläufe und die Patientenversorgung zu optimieren und effizienter zu gestalten. Dabei gehe es auch darum, das Erfahrungswissen, das in diesen Daten schlummere, besser nutzbar zu machen.

„Fast alle diese Daten repräsentieren Entscheidungen, die einmal getroffen wurden. Aus diesen Entscheidungen und ihren Auswirkungen kann man lernen, wenn sie vernetzt und analysiert werden”, erläutert Dr. Doris Schwindt, Nationale Portfolio Leitung, Roche Pharma AG. Diese Erfahrungen sind deshalb so relevant, weil sie den Versorgungsalltag und damit die Realität in der Klinik abbilden. „Wollen wir das Konzept der Personalisierten Medizin, das in der Onkologie bereits fest etabliert ist, weiterentwickeln, brauchen wir diese Erfahrungswerte aus der Praxis“, ergänzt Dr. Katja Janssen, Personalised Healthcare Implementation Lead, Roche Pharma AG.

Im ersten Schritt des gemeinsamen Projekts von LMU und Roche geht es darum, den Rahmen für eine skalierbare Daten-Infrastruktur unter höchsten datenschutzrechtlichen Überlegungen zu schaffen, Erkenntnisse über die Daten selbst zu gewinnen und sinnvolle Parameter zu definieren, die in der klinischen Routine standardmäßig erhoben werden.

Quelle: Ludwig Maximilians-Universität (LMU) München, Roche


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