Auswahl der Medikamente

Prozedur: Wir analysieren frische, gefrorene oder FFPE-Proben aus soliden Tumoren sowie Knochenmarkaspirate oder Blut aus hemämatologischen Neoplasien. DNA- und RNA-Isolierung, NGS, bioinformatische Datenverabeitung und Identifikation der Varianten werden von geschultem Personal, mit kommerziellen Systemen nachgewiesener Qualität und mit unseren SOPs und QC-Tests durchgeführt. Für die Interpretation der Varianten prüft ein Expertenteam die biochemischen, molekularen und zellulären Konsequenzen jeder Variante, sowie die klinische Evidenz für ihren Einfluss auf das Ansprechen (OS, PFS usw.). Zu diesem Zweck verwenden die Experten mehrere kurierte biomedizinische Datenbanken, lesen die wissenschaftliche Literatur und befragen Datenbanken von Zulassungsagenturen und medizinischen Organisationen: US-Behörde für Lebens- und Arzneimittel (FDA), Europäische Arzneimittel-Agentur (EMA), Pharmaceuticals and Medical Devices Agency (PMDA), Health Canada / Santé Canada (HCSC), National Comprehensive Cancer Network (NCCN) und der Europäischen Gesellschaft für medizinische Onkologie (ESMO).

Ergebnisse: Die Prozedur gibt vor der Behandlung die Wahrscheinlichkeit des Ansprechens eines Medikaments an. Ein zielgerichtetes Medikament ist beispielsweise nicht wirksam, wenn das für den Target kodierende Gen eine Variante enthält, von der berichtet wurde, dass sie die Wirkstoff-Target-Bindung zerstört. Die klinische Evidenz ist erreicht, wenn eine klinische Studie gezeigt hat, dass Patienten mit dieser Variante Non-Responder sind. Auf die gleiche Weise hat das Medikament eine höhere Wahrscheinlichkeit, wirksam zu sein, wenn die Variante die Wirkstoff-Target-Bindung erhöht und Patienten mit dieser Variante Responder sind. Durch die Integration aller Daten werden die für den Patienten geeigneten verschreibungspflichtigen Arzneimittel, die Arzneimittel für den Off-Label-Use und die geeigneten klinischen Studien identifiziert.

Comprehensive Analysis: Für diesen Service verwenden wir ein großes NGS-Panel, derzeit für 161 Gene. Diese Gene kodieren für Proteine, welche die wichtigsten Mechanismen kontrollieren, die bei Krebs verändert sind (Proliferation, Apoptose, Überleben, Zellzyklus, DNA-Reparatur usw.). Viele dieser Proteine sind Targets von Medikamenten. In dieser Analyse integrieren wir die Daten aller Varianten in einem umfassenden Überblick des molekularen Netzwerkes, der die Treiber-Gene und die Treiber-Mechanismen des individuellen Krebs hervorhebt. Diese Informationen ermöglichen die Entwicklung einer Strategie, um die Krebszellen an ihrer Achillesferse anzugreifen.

  • Niedrig- und Mitteldurchsatz-Technologien

    Niedrig- und Mitteldurchsatz-Technologien

    Niedrig- und Mitteldurchsatz-Technologien sind z.B. qPCR, IHC und FISH. Diese Technologien werden für die Erforschung von Biomarkern verwendet oder als zugelassene Tests (In-Vitro-Diagnostika) für die Bestimmung der Biomarker in der klinischen Routinediagnostik eingesetzt.

  • Hochdurchsatz-Technologien

    Hochdurchsatz-Technologien

    Hochdurchsatz-Technologien sind z.B. Microarray Hybridisierung und Next Generation Sequencing (NGS). Diese Technologien generieren Daten, die mit Hilfe der Bioinformatik verarbeitet werden und zu DNA Sequenzen führen, die als Biomarker nützlich sind. Zum Beispiel eine Genvariante, die das kodierte Protein zu einem Target für Medikamente macht.