Bessere Tumor-Interpretation

Welches Krebsmedikament verspricht die besten Heilungschancen?

| Redakteur: Ira Zahorsky

Ärzte sollen in Zukunft bei der Krebstherapie besser vorhersagen können, welches Medikament für einen bestimmten Patienten die besten Heilungschancen verspricht: Das Biotech-Unternehmen Roche hat die Forscherin Lara Schneider, wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl von Prof. Hans-Peter Lenhof, hierfür mit dem ersten Preis des „Future X Healthcare Awards“ in der Kategorie „Scientific Excellence“ ausgezeichnet.
Ärzte sollen in Zukunft bei der Krebstherapie besser vorhersagen können, welches Medikament für einen bestimmten Patienten die besten Heilungschancen verspricht: Das Biotech-Unternehmen Roche hat die Forscherin Lara Schneider, wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl von Prof. Hans-Peter Lenhof, hierfür mit dem ersten Preis des „Future X Healthcare Awards“ in der Kategorie „Scientific Excellence“ ausgezeichnet. (Bild: Uni Saarland / Ehrlich)

Ein Forscherteam des Zentrums für Bioinformatik an der Universität des Saarlandes hat ein Assistenzsystem entwickelt, das genetische und molekulare Eigenschaften des Tumors für Mediziner sichtbar macht und sie künftig bei der Auswahl des passenden Medikamentes unterstützen soll.

So unterschiedlich die Menschen sind, so unterschiedlich sind bei Krebserkrankungen auch die Tumoren. Warum ein Tumor entsteht, warum er wächst und warum er streut, beruht auf hochkomplizierten Vorgängen in den Zellen, die bei jedem Patienten anders verlaufen können. Da sind Gene an- oder abgeschaltet, die es nicht sein sollten, Proteine aktiv statt inaktiv oder unter einer Vielzahl von Signalwegen einige verändert – und es kommt zu einer Kettenreaktion. Für die behandelnden Ärzte macht diese Vielfalt an Ursachen die Sache nicht leicht: „Sie haben zwar heute hochwirksame Medikamente zur Auswahl, welches davon aber im konkreten Fall am besten passt, ist oft nur schwer vorherzusagen“, sagt die Bioinformatikerin Lara Schneider. Die Suche nach dem am besten geeigneten Medikament kann für den Patienten sehr belastend werden und mit Nebenwirkungen und der Gefahr verbunden sein, dass sich Resistenzen bilden. Arzneistoffe, die nach dem Gießkannenprinzip breit wirken, führen nicht selten zu Kollateralschäden an unbeteiligten Zellen.

Die Saarbrücker Bioinformatik-Forschergruppe will den Arzt künftig noch besser darin unterstützen, das für einen Patienten optimale Medikament oder die beste Medikamentenkombination zu bestimmen. „Wir entwickeln ein Assistenzsystem, das spezifische genetische und molekulare Charakteristika des individuellen Tumors für den behandelnden Mediziner identifiziert“, erklärt Lara Schneider. Der so genannte „DrugTargetInspector“ zeigt auf, wie der Tumor eines Patienten beschaffen ist, welche Mutationen vorliegen, welche Gene betroffen sind, welche Proteine aktiv oder welche Signalwege verändert sind. Der Tumor wird so für den Mediziner durchschaubarer. „Es handelt sich nicht um eine ‚Black Box‘, die ein Ergebnis auswirft, aber sonst alles im Dunkeln lässt. Vielmehr ist es ein Werkzeug, mit dem der Tumor besser interpretiert werden kann und welches das genetische und molekulare Zusammenspiel sichtbar machen soll“, sagt die Bioinformatikerin. „Der Arzt kann mit diesem Zusatzwissen in Zukunft seine Entscheidung zielgerichtet für ein Medikament fällen und so optimale Therapien für Krebspatienten finden“, erläutert sie.

Das Assistenzsystem wertet hierzu mit algorithmischen Methoden, die die Bioinformatiker entwickelt haben, einen gewaltigen Daten-Berg aus: Es erfasst die Daten, die über den Tumor des jeweiligen Patienten durch Laboruntersuchungen zusammengetragen wurden. Diese setzt es in Verbindung mit Erkenntnissen aus der Molekularbiologie und Pharmakologie – zum Beispiel mit der Medikamentenbank „DrugBank“ der Universität Alberta in Kanada, die Daten von Arzneimitteln mit Informationen zu ihren Zielmolekülen und Wirkweisen enthält.

„Mittels Algorithmen und statistischen Analysen kann das System Tumorcharakteristiken identifizieren und mögliche Behandlungs-Optionen ableiten“, sagt Lara Schneider, die für ihre Doktorarbeit unter anderem an diesen Algorithmen forscht. Für den Arzt bereiten die Bioinformatiker diese Informationen anschaulich auf. „Das System wertet alle verfügbaren Daten im Hintergrund aus und reduziert dabei die Komplexität für den Nutzer derart, dass keine wichtigen Informationen verloren gehen. Wenn er an einer Stelle tiefergehen will, kann er sich in diesen Punkt ‚einzoomen‘, also gezielt detailliertere Daten abfragen“, erklärt Lara Schneider.

Die Bioinformatiker wollen ihr System jetzt in klinischen Tests erproben.

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