Genomische Analyse treibt personalisierte Krebsbehandlung voran

Personalisierte Ansätze gewinnen in der Krebsbehandlung zunehmend an Bedeutung. Die Möglichkeit, Therapien gezielt auf das genetische Profil eines Patienten abzustimmen, rückt in greifbare Nähe. Eine groß angelegte genomische Studie, durchgeführt von Forschern der Genentech und der Stanford University, hat 776 genomische Veränderungen identifiziert, die mit Überlebensraten in Verbindung stehen. Diese Veränderungen wurden bei Patienten mit 20 verschiedenen Krebsarten untersucht, die spezifische Immuntherapien, Chemotherapien oder zielgerichtete Therapien erhielten. Die Ergebnisse der Studie, die im Nature Communications veröffentlicht wurden, verdeutlichen das Potenzial großer klinisch-genomischer Datenbanken zur Verbesserung der Präzisionsmedizin.

Umfassende Analyse von 78.287 Krebspatienten

Die Wissenschaftler analysierten Daten von 78.287 US-Krebspatienten, die aus der Flatiron Health-Foundation Medicine Datenbank stammen. Diese Datenbank umfasst Informationen von etwa 280 Krebszentren und deckt 20 verschiedene Krebsarten ab, darunter Lungenkrebs, Brustkrebs, Darmkrebs, Eierstockkrebs und viele andere. Mithilfe moderner bioinformatischer Methoden wurden somatische Mutationen, Behandlungsverläufe und Überlebensraten untersucht.

Mikroroboter bringen eine neue Dimension in die Krebstherapie

Schlüsselgene und Überlebensraten

Die Forscher identifizierten 95 Gene, deren Mutationen mit der Überlebensrate in mindestens einer Krebsart in Zusammenhang stehen. Beispielsweise wurden Mutationen in den Genen TP53, CDKN2A und CDKN2B mit einer schlechteren Überlebensrate assoziiert, ein Befund, der frühere Studien bestätigt. Darüber hinaus entdeckten die Wissenschaftler 776 spezifische Wechselwirkungen zwischen Genmutationen und Behandlungen, die mit den Überlebensraten verbunden sind.

Maschinelles Lernen zur Vorhersage des Therapieerfolgs

Ein bemerkenswerter Aspekt der Studie war die Entwicklung eines maschinellen Lernmodells, das das Ansprechen auf Immuntherapien bei Patienten mit fortgeschrittenem nicht-kleinzelligem Lungenkrebs vorhersagen kann. Dieses Modell basiert auf den umfangreichen genomischen Daten und ermöglicht eine präzisere Patientenauswahl für bestimmte Therapien.

Revolution für die Präzisionsonkologie

Die Ergebnisse unterstreichen die Stärke realer klinischer Daten, insbesondere aus elektronischen Gesundheitsakten, zur Bewertung von Behandlungsergebnissen. Sie bieten eine Grundlage, um die Wirksamkeit von Therapien zu untersuchen und die Entwicklung neuer Ansätze in der Präzisionsonkologie voranzutreiben.

Prof. Ruishan Liu, der Leiter der Studie, betont: „Unsere Forschung zeigt, wie genomische Daten dazu beitragen können, die Behandlungsergebnisse in der Onkologie zu verbessern. Dies ist ein bedeutender Schritt hin zu personalisierten Krebstherapien.“

Diese Studie markiert einen Durchbruch in der Onkologie und hebt die Bedeutung großer klinisch-genomischer Daten hervor, um das Verständnis von Krebs und dessen Behandlung zu revolutionieren.

Vielversprechender Fortschritt bei fortgeschrittenem Brustkrebs

Zusammenfassung der Studie

Eine Studie von Genentech und der Stanford University hat 776 genomische Veränderungen identifiziert, die die Überlebenschancen bei 20 verschiedenen Krebsarten beeinflussen. Mithilfe von Daten von 78.287 Krebspatienten in den USA analysierten die Forscher, wie Mutationen in bestimmten Genen die Wirksamkeit von Immuntherapien, Chemotherapien und zielgerichteten Therapien beeinflussen. Dabei wurden 95 Gene gefunden, die mit der Überlebensrate korrelieren, darunter TP53 und CDKN2A, die häufig mit schlechteren Überlebenschancen verbunden sind. Ein maschinelles Lernmodell wurde entwickelt, um das Ansprechen auf Immuntherapien bei Lungenkrebs vorherzusagen. Die Ergebnisse unterstreichen den Nutzen großer, realer klinischer und genomischer Daten, um präzisere Therapien zu entwickeln. Die Forscher betonen, dass solche Analysen die personalisierte Medizin weiter voranbringen und die Ergebnisse von Krebspatienten langfristig verbessern könnten.