Viele Tests für prädiktive
Biomarker konzentrieren sich auf ausgewählte bekannte Mutationen oder
Regionen (z. B. Hotspot-Panels). In einer neuen Studie haben
Wissenschaftler von Molecular Health die Rate sekundärer Mutationen
in bekannten Biomarkern-Genen und ihren möglichen Einfluss auf die
diagnostische Zuverlässigkeit von Biomarker-Tests spezifischer
Einzel-Nukleotid-Varianten (SNV) untersucht. Dazu analysierten sie
systematisch Krebsfälle sowohl auf bekannte prädiktive SNVs als auch
auf high-impact mutations (HIMs) im selben Gen.

„Die gegenwärtigen Standards für prädiktive Biomarker-Tests suchen
hauptsächlich nach dem Nachweis spezifischer Gen-Mutationen. Entweder
im Rahmen der Testmethode (z. B. Hotspot) oder als Teil der
nachfolgenden Sequenzanalyse (z. B. Gen-Panel-Tests). Allerdings
ignoriert diese Vorgehensweise mögliche negative Effekte anderer
funktionaler Varianten im Biomarkergen. Durch die Beschreibung sowohl
des Auftretens als auch der Häufigkeit dieser Varianten beleuchtet
diese Studie die potenziellen diagnostischen Defizite der aktuellen
Teststandards. Sie zeigt die Notwendigkeit einer integrierten Analyse
aller im Biomarker-Gen nachgewiesenen Abweichungen auf“, erklärt Dr.
David Jackson, Chief Innovation Office bei Molecular Health.

Dr. Sonia Vivas, Wissenschaftlerin bei Molecular Health, erklärt
eines der wichtigsten Erkenntnisse: „Im Gegensatz zur
Hotspot-Sequenzierung and SNP-Arrays, ermöglicht die NGS-basierte
Sequenzierung des gesamten Genoms eine Gesamtbeurteilung der
Biomarker-Gene. Infolgedessen kann sie eine genauere Krebsdiagnostik
ermöglichen und Behandlungsentscheidungen unterstützen. Dr. Vivas
stellt heute die Ergebnisse der Studie auf dem WIN-Symposium
((Worldwide Innovative Networking in personalized cancer medicine –
www.winsymposium.org) in Paris vor.

Sonia Vivas und ihre Mit-Autoren Francesca Diella, MSc. and
Alexander Zien, Ph.D. (alle Molecular Health) zeigten darüber hinaus,
dass auf high-impact mutations (HIMs) Schlussfolgerungen ungültig
machen können, die auf dem Nachweis oder Fehlen von Standard
SNV-Biomarkern beruhen: In der Klinik ist es wichtig, HIMs bei der
Biomarker-gestützten Behandlung zu berücksichtigen. Dr. Vivas fügt
hinzu: „Unsere Ergebnisse könnten erklären, weshalb Patienten mit für
die Behandlung zugelassenen Biomarkern nicht die vorhergesagten
Behandlungsergebnisse zeigen. Sie unterstützen die Notwendigkeit
eines ganzheitlicheren Ansatzes bei der Analyse prädiktiver
Biomarker.“

Beispiel Brustkrebs

TP53 ist ein altbekanntes Tumor-Suppressorgen, bei dem
verschiedene Keimbahnvarianten zu einer Veranlagung für diverse
Krebsarten führen. Somatische Mutationen in diesem Gen stehen im
Zusammenhang mit schlechten Prognosen. Die Studie zeigte
Korrelationen zwischen weiteren Mutationen und dem Behandlungserfolg.
Es stellte sich heraus, dass die Analyse bekannter Biomarker nicht
ausreicht, um diese Korrelationen zu entdecken.

Molecular Health

ist ein führendes biomedizinisches Unternehmen, das molekulare
Daten in klinisch verwertbare Daten transformiert, um für jeden
einzelnen Krebspatienten vielversprechendere und sicherere
Krebstherapie-Optionen zu bestimmen. TreatmentMAP ist europaweit das
erste registrierte Medizinprodukt dieser Art für die personalisierte
Krebsmedizin. Molecular Health GmbH wurde gemäß DIN EN ISO 13485 für
das Design, die Entwicklung und die Produktion von Softwaresystemen
zur integrierten Analyse von klinischen und genetischen
Patientendaten zur Unterstützung von Behandlungsentscheidungen sowie
für die Bereitstellung zugehöriger Dienstleistungen geprüft und
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