Mit etwa 6.000 Neuerkrankungen pro Jahr ist das diffus großzellige B-Zell-Lymphom (DLBCL) die häufigste Lymphomart. Etwa zwei Drittel der Betroffenen können mit einer Chemotherapie vollständig geheilt werden. Die restlichen dreißig Prozent sprechen jedoch schlecht auf die Standardtherapie an und haben hohe Rückfallquoten. Diese Patientengruppe benötigt daher speziellere Therapieverfahren wie Immun- oder Stammzellbehandlungen. Forschende aus ganz Deutschland wollen nun eine Methode entwickeln, mit der Ärzte vorhersagen können, ob DLBCL-Patienten auf die vorgesehene Therapie ansprechen.

Der 2003 gegründete Forschungsverbund „Molecular Mechanisms in Malignant Lymphoma (MMML)“ konnte die Diagnose und die Behandlung von DLCBL-Patienten durch seine Arbeiten bereits maßgeblich verbessern. Doch die Frage, warum viele Patienten auf die Standardtherapie ansprechen, einige aber nicht, blieb bisher unbeantwortet. Aus diesem Grund hat der Verbund das Projekt „MMML-Predict“ initiiert, bei dem Wissenschaftler an neun universitären Standorten in Deutschland das Therapieansprechen untersuchen. Das Forschungsvorhaben wird von der Universitätsmedizin Göttingen (UMG) koordiniert.

Therapieerfolg vorhersagen

Im Rahmen von „MMML-Predict“ will das Forschungsteam ein Register aufbauen, in das die klinischen Daten von 300 DLBCL-Patienten einfließen sollen. Anhand umfassender diagnostischer Tests charakterisieren die Wissenschaftler die Lymphome der Erkrankten vor und während der Behandlung: Sie untersuchen Tumorbiopsien, Blut- und Speichelproben der Patienten auf bestimmte molekulare Marker und nutzen bildgebende Verfahren wie die Positronen-Emissions-Tomographie/Computertomographie (PET/CT). Begleitend halten sie fest, wie gut die Patienten auf die Standardtherapie ansprechen und ob sie einen Rückfall erleiden. Anhand dieser Daten wollen die Forschenden mithilfe von künstlicher Intelligenz herausfinden, welche diagnostischen Tests den Erfolg der Standardtherapie bereits im Vorfeld zuverlässig vorhersagen können.

Patienten entlasten

Das Ziel des Konsortiums ist es, ein evidenzbasiertes und kostengünstiges Testverfahren in die Regelversorgung zu bringen. Es soll insbesondere kleinere Kliniken und niedergelassene Ärzte dabei unterstützen, DLBCL-Patienten zu identifizieren, bei denen eine Standardtherapie mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht ausreicht. „Wir wissen, dass spezielle Immuntherapien wie CAR-T-Zell-Therapien in der Rezidivbehandlung sehr erfolgreich sein können“, erläutert Professor Dr. Lorenz Trümper, Vorstand des Ressorts Krankenversorgung der Universitätsmedizin Göttingen und Leiter des Konsortiums. „Wenn wir in Zukunft sagen könnten: Sie bekommen diese Immuntherapie schon von Anfang an und nicht erst nach erfolgloser Chemotherapie , dann würde das eine große Entlastung für den Patienten bedeuten.“

Prognose verbessern durch personalisierte Medizin

„Mit den von ihr geförderten Forschungsprojekten verfolgt die Deutsche Krebshilfe vorrangig das Ziel, dass die dabei gewonnenen Erkenntnisse rasch den Patientinnen und Patienten zugutekommen. Darauf ist auch das Projekt MMML-Predict ausgerichtet“, so Gerd Nettekoven, Vorstandsvorsitzender der Deutschen Krebshilfe. „Das Vorhaben macht aber auch deutlich, wie relevant für einzelne Patientengruppen die Weiterentwicklung der personalisierten Medizin ist.“

Die Deutsche Krebshilfe fördert „MMML-Predict“ mit insgesamt 3,4 Millionen Euro über eine Laufzeit von fünf Jahren. Neben der Universitätsmedizin Göttingen sind wissenschaftliche Arbeitsgruppen der universitären Standorte Essen, Freiburg, Kiel, Leipzig, Regensburg, Ulm und Würzburg sowie das Robert Bosch Krankenhaus in Stuttgart an dem Projekt beteiligt.

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