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Big Data in der Krebsbehandlung

Big Data in der Krebsbehandlung

„Mit perfekten Informationen fällt es leicht, perfekte Entscheidungen zu fällen. Die Medizin jedoch verlangt von uns perfekte Entscheidungen anhand von Informationen, die alles andere als perfekt sind.“
– Siddhartha Mukherjee – Gesetze der Medizin

Während vor einigen Jahren nur wenig über die Entstehung von Krebs bekannt war, sprechen Forscher heute auch von einer Explosion des Wissens. Experten sind sich einig: Das Wissen über die molekularbiologischen Grundlagen von Krebs hat unser Verständnis der Krankheit nachhaltig verändert. Krebs wird nicht mehr als eine Krankheit, sondern als eine Anhäufung hunderter von Krankheiten gesehen. Während früher jeder Patient eine Chemotherapie durchleben musste, können Patienten heute bei einigen Krebserkrankungen mit wirksameren und verträglicheren Alternativen behandelt werden. Manchmal sprechen wir sogar von Heilung.

Der rasante Anstieg im Wissen über Krebs macht Forschern und Patienten zu Recht Mut. Gleichzeitig stellt er eine neue Herausforderung dar: Täglich werden neue Informationen über Krebs durch Daten in der Forschung sowie der Praxis generiert. Ärzte untersuchen täglich eine Vielzahl von Patienten und registrieren deren Daten vom Gesundheitszustand bis hin zu möglichen Ursachen der Erkrankung. In Studien dokumentieren Prüfärzte unzählige Daten zu einem Krankheitsbild – von Laborparametern über Ansprechen auf eine Therapie. Gleichermaßen führt die Analyse der Tumor-DNA von Patienten zu einer explosionsartig wachsenden Datenmenge. Das heißt: Im medizinischen Alltag, im Bereich der molekularen Medizin und in klinischen Studien steigt sowohl die Quantität als auch die Komplexität der erhobenen Daten exponentiell an.

 

Big Data und molekulare Informationen sind der Schlüssel zur personalisierten Krebstherapie

HER2-Rezeptor

Forscher sind sich einig, dass in diesen Daten enormes Potenzial steckt, um die nächste Generation der Krebsbehandlung einzuläuten. Big Data ist eine Ergänzung zu den klassischen Methoden der Krebsbehandlung. Früher bestand das Wissen über Krebs aus der Bildgebung des Tumors, die vom Radiologen interpretiert wurde sowie aus Gewebeproben, die vom Pathologen analysiert wurden.

Big Data setzt an der bis dato fehlenden molekularen Ebene an. Mit zusätzlichen Informationen aus der Gensequenzierung eines Tumors werden molekularbiologische Prozesse des Krebses sichtbar. Mit Hilfe dieser Informationen kann der Arzt noch wirksamere und verträglichere Therapien für seinen Patienten einsetzen.

 

So nutzt Roche Big Data in der Onkologie

Jeder Krebs ist anders. Patienten mit der scheinbar identischen Krebserkrankung, können unterschiedlich auf die gleiche Therapie reagieren: Bei einem schlägt das Medikament an, während  bei dem anderen Patienten nicht die erwünschte Wirkung eintritt.

Der Grund dafür liegt in der molekularen Heterogenität der Tumore. Durch neue Testverfahren auf molekularer Ebene lassen sich sämtliche Mutationen in der Tumor-DNA parallel und zeitnah nachweisen.

Roche ist 2015 mit dem US-amerikanischen Unternehmen Foundation Medicine, einem Pionier der molekularen Information, eine Kooperation eingegangen. Der erste Service, der in Deutschland eingeführt wurde - „Foundation One“- ermöglicht es, alle genomischen Veränderungen in der Tumor-DNA von Krebspatienten zu erkennen. Das bedeutet konkret: Das Tumorgewebe eines Patienten wird auf über 300 typische Gene sequenziert, die Krebs entstehen lassen. Im nächsten Schritt interpretieren hochqualifizierte Bioinformatiker und Wissenschaftler die gefundenen Genmutationen basierend auf der Erfahrung von mehr als 100.000 untersuchten Proben. Sämtliche ermittelten genetischen Veränderungen werden auf der Basis des aktuellen medizinisch-wissenschaftlichen Kenntnisstands und veröffentlichter klinischer Daten mit zielgerichteten Therapien und klinischen Studienprogrammen abgeglichen und in einem Report für den Arzt zusammengefasst.

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