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Am Anfang einer neuen Ära

Am Anfang einer neuen Ära (© Mike Meyer Photography)© Mike Meyer Photography

Menschen mögen sich in ihren körperlichen Eigenschaften ähneln, letztlich aber ist jeder einzigartig. Ebenso verhält es sich auch mit einer Erkrankung – so ist Krebs nicht gleich Krebs. Personalisierte Medizin baut auf dieser Erkenntnis auf. Anders als der „One-Fits-All-Ansatz“, der bei vielen Patienten wirkungslos bleibt, berücksichtigt sie individuelle Merkmale der jeweiligen Erkrankung und wendet dafür passende Therapien an. Wie Roche diesen zukunftsweisenden Ansatz vorantreibt, erklären Dr. Jasmina Stoebel, Head of Market Access/Leitung Gesundheitspolitik bei Roche Diagnostics, und Dr. Gerd Maass, Head of Roche Foundation Medicine Region Europe bei der Roche Pharma AG.

Wie funktioniert Personalisierte Medizin?

Jasmina Stoebel: Es geht darum, die richtige Behandlung für den richtigen Patienten zur richtigen Zeit zu finden. Insbesondere durch die Erkenntnisse der molekularen Medizin wissen wir, dass es innerhalb eines Krankheitsbildes verschiedene Patientenuntergruppen gibt. Einige von ihnen sprechen aufgrund ihrer genetischen Veranlagung besonders gut auf eine bestimmte Behandlung an, während das Medikament bei anderen zu keiner Verbesserung führt. In der Onkologie setzen wir bei der Therapie bereits einige sogenannte Companion Diagnostics ein – diagnostische Tests, die helfen, Aussagen zur Wirksamkeit bestimmter Medikamente zu treffen.

Gerd Maass: Und genau das macht die Personalisierte Medizin so hocheffizient. Wir können Medikamente effektiver einsetzen und Patienten so schneller helfen. Zudem kann die Medizin Probleme wie zum Beispiel Antibiotika-Resistenzen besser in den Griff bekommen. Wenn wir einen Patienten durch gezielte Diagnostik mit nur einem – besonders gut wirksamen – Antibiotikum behandeln, ist das Risiko der Verbreitung von Resistenzen deutlich geringer.

Wie sieht Personalisierte Medizin in der Anwendung aus?

Stoebel: Nehmen wir das Beispiel Brustkrebs. Mithilfe modernster Sequenzierungstechnologie können wir zwischen hunderten Genen unterscheiden, die an der Entstehung von Krebs mitwirken – sogenannte Biomarker. Je nachdem, welche Gene beteiligt sind, ist der Einsatz unterschiedlicher Medikamente erfolgversprechend. Etwa 20 Prozent der Brustkrebs-Patientinnen weisen eine viel höhere Anzahl von HER2-Rezeptoren als normalerweise auf. Diese Erhöhung ist für die Entstehung des Tumors bei diesen Patientinnen verantwortlich. Mithilfe eines standardisierten und in klinischen Studien validierten Tests kann die erhöhte Menge der HER2- Rezeptoren einfach, schnell und sicher in Gewebeproben dieser Patientinnen nachgewiesen werden. Die Behandlung erfolgt dann ganz gezielt mit biotechnologisch hergestellten monoklonalen Antikörpern, die nur bei dieser Form des Krebses erfolgversprechend sind. Würde man im Umkehrschluss nicht testen und allen Patientinnen dieses Medikament verabreichen, hätte man bei circa 80 Prozent von ihnen eine wirkungslose Therapie durchgeführt sowie unnötige Kosten verursacht. Durch die wirkungslose Behandlung würde die Tumorerkrankung darüber hinaus sehr viel schneller voranschreiten.

Maass: Ein weiteres interessantes Beispiel ist Aids. Erste Medikamente konnten eine Aids-Erkrankung unterdrücken und ermöglichten ein Monitoring der Patienten. Durch spezifische Diagnostik während dieses Monitorings erkannte man dann die verschiedenen Subtypen des Virus im Blut. Dadurch wiederum können wir heute einzelne Patienten auf Medikamentencocktails einstellen und ihre Viruslast dauerhaft lindern. Zeigt die Krankheitsüberwachung, dass die Medikamente infolge einer Mutation des Virus nicht mehr wirken, kommt erneut die spezifische Diagnostik ins Spiel. Die Ärzte prüfen, was sich genau verändert hat, und setzen neue Therapeutika ein.

Wie profitiert Pharma vom Diagnostics-Know-how?

Stoebel: Über unsere diagnostischen Tests können wir Unterschiede in der Ursache der gleichen Erkrankung bei unterschiedlichen Patienten herausfinden. Abhängig vom jeweiligen Auslöser kommt dann auch eine andere Therapie zum Einsatz. Zudem nutzen wir die Tests, um den Therapieerfolg zu kontrollieren, die Dauer der Behandlung auf den Patienten zuzuschneiden oder um neue Medikamente und Tests effizient zu entwickeln.

Maass: Dass Roche Diagnostik und Therapie unter einem Dach vereint, ist ein unschätzbarer Vorteil für uns. Müssten wir mit mehreren externen Partnern zusammenarbeiten, wäre allein der Verhandlungsaufwand enorm. Von Roche Diagnostics bekommen wir Tests, deren Qualität zum Zeitpunkt ihres Einsatzes einfach hundertprozentig stimmt – auch weil unsere Zusammenarbeit in der Medikamentenentwicklung schon früh beginnt. Jedes Medikament durchläuft drei Phasen. In der ersten zeigt sich, ob es toxisch ist, in der zweiten, ob es wirkt.
In Phase drei geht das Medikament in die Registrierung. Wir entwickeln unsere Arzneimittel mit begleitenden diagnostischen Tests so, dass bereits in Phase zwei der klinischen Medikamentenprüfung der Test qualitativ in einem marktreifen Zustand ist. So können wir sicherstellen, dass Patienten nach der Markteinführung rasch und effizient getestet werden.

Letztendlich macht Pharma aber auch die Diagnostics-Arbeit leichter ...

Maass: Wenn Pharma die Wirkmechanismen neuer Medikamente erforscht, gibt es neben präklinischen Experimenten nun auch vermehrt Gewebeuntersuchungen bei Tumoren, die mit innovativen Präparaten behandelt worden sind. Die Diagnostik lernt bei dieser Erforschung der Tumorbiologie mit und kann bei der Testentwicklung gezielter ansetzen.

Stichwort Real World Data: Wo sehen Sie die Personalisierte Medizin im Jahr 2030?

Stoebel: Wir stehen am Anfang einer neuen Ära. 2030 sprechen Ärzte hoffentlich nicht mehr von Lungenkrebs, sondern von seiner molekülgenauen Ursache. Die Entwicklungen im Bereich Big Data eröffnen unglaubliches Potenzial und könnten unsere Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten noch effektiver und effizienter gestalten. Die Entwicklungszeit neuer Diagnostika und Therapien ließe sich entscheidend verkürzen. Und vor allem durch die Verknüpfung von diagnostischen Daten und Outcome in der Versorgungsforschung erhalten wir sehr viel schneller Daten aus der klinischen Praxis, die es uns erlauben, die Wirkung unserer Therapien künftig noch besser nachzuvollziehen.