Onkologie, Hämatologie - Daten und Informationen
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Vorhersage des Ansprechens auf MDS-Therapien mittels einer neuen Methode, genomische Daten zu interpretieren

Titel des Originals:

Predicting MDS Response to Drug Therapies Based on a New Method of Interpreting the MDS Mutanome

Abstract-Nr.:

96

Jahr:

2015

Original im Internet:

Blood (ASH Annual Meeting Abstracts) 2015 126: Abstract 96

Autor/en:

Cindy Medina, B.S.1*, Leylah Drusbosky, BS1*, Myron Chang, PhD2*, Shireen Vali3*, Ansu Kumar4*, Neeraj Kumar Singh4*, Taher Abbasi3*, Mikkael A. Sekeres, MD, MS5, Mar Mallo, PhD6*, Francesc Sole, PhD6, Rafael Bejar, MD, PhD7 and Christopher R. Cogle, M.D.1

Institution/en:

1Division of Hematology/Oncology, Department of Medicine, University of Florida, Gainesville, FL; 2Department of Biostatistics, College of Medicine, University of Florida, Gainesville, FL; 3Cellworks Group Inc., 2033 Gateway Place Suite 500, San Jose, CA; 4Cellworks Group, Inc., San Jose, CA; 5Leukemia Program, Cleveland Clinic, Cleveland, OH; 6MDS Research Group, Institut de Recerca Contra la Leucèmia Josep Carreras, ICO-Hospital Germans Trias i Pujol, Universitat Autònoma de Barcelona, Badalona, Spain; 7UCSD Moores Cancer Center, La Jolla, CA

Zusammenfassung des Berichts

Bioinformatisch geprägte, Algorithmen-basierende Methode der Prädiktion des Ansprechens von MDS-Patienten auf Standardtherapien wie Lenalidomid oder Azacitidin.

Bericht über die Inhalte der Studie

Begründung, Rationale

Trotz intensiver Entwicklungen sprechen mehr als 50 % von MDS Patienten nicht auf die bestmöglich verfügbare Pharmakotherapie an. Eine Ansprechvorhersage würde die Therapieeffizienz beim MDS verbessern, Nebenwirkungen vermeiden und Gesundheitskosten reduzieren.

Fragestellung der Studie

Algorithmus zur Prädiktion von Therapieansprechen, der sich auf bekannte Daten der Mutationsanalyse stützt.

Art der Studie

Grundlagen-Analyse mit translationaler Komponente

Behandlung, Protokolle, Durchführung bzw. Methode

  • Retrospektive Untersuchung von 3 MDS-Kohorten.
  • Parameter: Zytogenetik, SNP-Array-Daten, NGS-Analyse von Targetgenen.
  • Etablierung einer Software: Vorhersage bezüglich Auswirkung von Mutationen auf Protein-Funktionalität.
  • Protein-Network-Map bei multiplen genetischen Veränderungen.
  • Vorhersage, ob durch die bekannten Medikamente Lenalidomid und Azacitidin dysregulierte Proteinnetzwerke angegriffen werden (Korrelation mit Ansprechen).
  • Beispiel: Lenalidomid-Ansprechen bei MDS mit dysreguliertem Proteinnetzwerk bestehend aus CRBN/CSNK1A1/TP53wt.

Ergebnisse, Toxizität

Entwicklung eines bioinformatischen Algorithmus, der unter Beachtung von molekularen Parametern und durch Analyse öffentlicher Datenbanken Therapieansprechen beim MDS vorhersagen kann.

Schlussfolgerung der Autoren aus der Publikation

  • Neues Verfahren zur Vorhersage des Therapieansprechens bei MDS.
  • Vorhersage von Nicht-Ansprechen kann MDS-Patienten vor wenig vielversprechender Therapie bewahren, Nebenwirkungen vermeiden und Gesundheitskosten reduzieren.
  • Spezifische Mutationen und Protein-Protein-Interaktionen sind assoziiert mit Ansprechen oder Nicht-Ansprechen.
  • Nützliches bioinformatisches Instrument zum besseren Verständnis der MDS-Biologie sowie von Resistenz- und Sensitivitätsmechanismen

Kommentar / Beurteilung

Eintritt in die Zukunft molekularer Analysen mit datenbankbasierten Algorithmen. Hohe praktische Relevanz für das Verständnis der somatischen Mutationen beim MDS.


Autor des Berichts:

Prof. Dr. med. Wolf-K. Hofmann

Institution:

III. Medizinische Klinik (Hämatologie und Onkologie), Universitätsmedizin, Theodor-Kutzer-Ufer 1-3, 68167 Mannheim

Letzte Änderung:

14.12.2015