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  Ein daten- und modellgesteuerter Ansatz zur Behandlung maligner Tumoren

Schade, S., Ogilvie, L. A., Kessler, T., Schütte, M., Wierling, C., Lange, B. M., et al. (2019). Ein daten- und modellgesteuerter Ansatz zur Behandlung maligner Tumoren. Der Onkologe, 25(Suppl. 1), S109-S115. doi:10.1007/s00761-019-00652-1.

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Item Permalink: http://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-3ADE-0 Version Permalink: http://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-3ADF-F
Genre: Journal Article

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:
Schade_2019.pdf (Publisher version), 2MB
Name:
Schade_2019.pdf
Description:
-
Visibility:
Public
MIME-Type / Checksum:
application/pdf / [MD5]
Technical Metadata:
Copyright Date:
-
Copyright Info:
© Der/die Autor(en) 2019

Locators

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Creators

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 Creators:
Schade, Sophia1, Author
Ogilvie, Lesley A. 1, Author
Kessler, Thomas1, Author
Schütte, Moritz1, Author
Wierling, Christoph1, Author
Lange, Bodo M.1, Author
Lehrach, Hans1, 2, Author              
Yaspo, Marie-Laure1, 3, Author              
Affiliations:
1Alacris Theranostics GmbH, Berlin, Deutschland, ou_persistent22              
2Emeritus Group of Vertebrate Genomics (Head: Hans Lehrach), Max Planck Institute for Molecular Genetics, Max Planck Society, ou_2385697              
3Gene Regulation and Systems Biology of Cancer (Marie-Laure Yaspo), Independent Junior Research Groups (OWL), Max Planck Institute for Molecular Genetics, Max Planck Society, ou_2117287              

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Free keywords: Präzisionsmedizin · Tumorbiomarker ·Genexpressionsanalyse · Translationalemedizinische Forschung · MolekularezielgerichteteTherapie
 Abstract: Alle Menschen sind einzigartig und so sind es auch ihre Krankheiten. Genome, Erkrankungsverläufe, Verhalten und Lebensstile sind unterschiedlich; es ist daher nicht erstaunlich, dass Menschen auch auf dieselben Medikamente unterschiedlich reagieren. Gerade Krebserkrankungen sind komplex und heterogen: Sie entstehen in Patienten mit individuellen Genomen und in Zellen mit je eigenen Epigenomen, sie entwickeln und entfalten sich auf der Basis zufälliger Prozesse. Dabei hängt das Ansprechen auf eine Therapie nicht nur von der einzelnen Tumorzelle, sondern auch von vielen patienteneigenen Faktoren ab. Die Entscheidung für eine optimale Behandlung erfordert daher eine tiefgehende molekulare Analyse, die sowohl den Patienten als auch den Tumor einschließt (z. B. „comprehensive molecular tumor analysis“ [CMTA]) und anhand derer sich das Ansprechen auf mögliche personalisierte Therapien deutlich besser vorhersagen lässt. Zurzeit befinden wir uns an einem Wendepunkt: Technologische Fortschritte, verringerte Kosten für Sequenzierung und andere molekulare Analysen sowie Weiterentwicklungen in der Datenverarbeitung können jetzt zusammengeführt werden und werden zum Fundament für den Aufbau eines datengesteuerten Ansatzes in der personalisierten Onkologie. Der Beitrag diskutiert die umfassende molekulare Charakterisierung einzelner Tumoren und Patienten als Basis nicht nur für die aktuelle Präzisionsonkologie, sondern auch für Rechenmodelle („digitale Zwillinge“), welche die Grundlage einer künftig tatsächlich personalisierten Therapieauswahl bilden werden.

Details

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Language(s): deu - German
 Dates: 2019-08-12
 Publication Status: Published online
 Pages: -
 Publishing info: -
 Table of Contents: -
 Rev. Method: -
 Identifiers: DOI: 10.1007/s00761-019-00652-1
 Degree: -

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Title: Der Onkologe
Source Genre: Journal
 Creator(s):
Affiliations:
Publ. Info: Heidelberg : Springer Medizin Verlag GmbH
Pages: 7 Volume / Issue: 25 (Suppl. 1) Sequence Number: - Start / End Page: S109 - S115 Identifier: ISSN: 0947-8965 (print)
ISSN: 1433-0415 (electronic)