Tumor Biomarker wesentlich aber nicht ausreichend, um Wirkung von Krebsmedikamenten vorherzusagen
Keimbahn-Biomarker prognostizieren Toxizität von Medikamenten: Auswirkungen auf klinische Routine
MA. (ots)
Ein grundlegender Lehrsatz der individualisierten Medizin ("precision medicine") besagt, dass prädiktive Biomarker die therapeutische Entscheidungsfindung verbessern können. In einer neuen Pilotstudie haben Wissenschaftler bei Molecular Health 250 zufällig ausgewählte Patienten mit soliden Tumoren analysiert. Dabei wiesen sie in mehr als 85 Prozent der Fälle prädiktive Biomarker nach. Diese Zahlen unterstreichen den klinischen Nutzen einer Tumorprofilierung: Insgesamt beinhaltete etwa eine von vier Proben von der FDA zugelassene Biomarker während rund 70 Prozent der Fälle klinische oder präklinische Biomarker aufwiesen.
Die Studie zeigte die klinische Relevanz von Keimbahn-Biomarkern (z. B. genetische Informationen aus gesundem Körpergewebe). In mehreren Fällen sagten Keimbahn-Biomarker vermeidbare Toxizitäten von Medikamenten voraus. "Es ist wichtig nicht nur Krebsmutationen zu beschreiben, weil auch Veränderungen in der Keimbahn des Patienten Auswirkungen auf die molekulare Wirkungsweise und Effektivität von Medikamenten haben können. Diese Medikamente wären ansonsten ausschließlich auf Basis des Tumorprofils empfohlen worden", erklärt Dr. Theodoros Soldatos, Wissenschaftler bei Molecular Health. "Krebsmutationen zu analysieren ist notwendig aber nicht ausreichend, um die Wirkung von Krebsmedikamenten vorherzusagen. Daher ist es notwendig, für eine diagnostische Analyse sowohl Keimbahn- als auch Tumorbiomarker zu nutzen.
Dr. Soldatos und seine Co-Autoren (Sandra Morandell, Ph.D., Francesca Diella, MSc., Sasha Badbanchi, MSc., Anja Doerks, Ph.D., Bernhard Sulzer, Ph.D., Ralf Stecher, BSc., Gabriel Bien-Willner, M.D./Ph.D., David Jackson, Ph.D., Martin Stein, Ph.D. - alle Molecular Health) konnten prädiktive Biomarker in einem unterschiedlicher klinischer Validität und Evidenz nachweisen.
Die zufällig ausgewählten Stichproben beinhalteten 20 verschiedene Krebsindikationen. Um die auf Einzel-Nukleotid-Varianten (SNV), indels und Fusionsproteinen basierenden Biomarker zu identifizieren, wurde ein 613 Gene umfassendes NGS-Panel und eine Analyseplattform genutzt, die die entdeckten Mutationen mit mehr als 5.500 von Experten begutachteten prädiktiven Biomarkern verglichen. Identifizierte Biomarker wurden nach Abstammung, klinischer Validität und Evidenz, Prävalenz und möglichen funktionalen Wechselwirkungen klassifiziert. Die Pilotstudie wird heute als Poster auf dem WIN Symposium (Worldwide Innovative Networking in personalized cancer medicine - www.winsymposium.org) in Paris vorgestellt.
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