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Krebszellen des gleichen Tumortyps reagieren auf bestimmte Medikamente sehr unterschiedlich. Die Chemotherapie, die bei dem einen Patienten zu einer Vollremission führt, kann bei anderen Patienten wirkungslos sein, verursacht dann unnötige Nebenwirkungen und Kosten. Aus diesem Grund geht die Therapieentwicklung dahin, molekulare Besonderheiten eines einzelnen Tumoren zu analysieren, um hieraus abzuleiten, welche Medikamente die größten Chancen auf Wirksamkeit haben.

Oncotest hat in den letzten vier Jahren an über 200 etablierten Patiententumoren die Genexpressionsmuster von jeweils 38.500 Genen bestimmt und an 40–92 etablierten Tumoren den antitumoralen Effekt von 16 Medikamenten ermittelt. Die Genexpressionsmuster von sensiblen Tumoren wurden mit derjenigen von resistenten Tumoren verglichen und spezifische Genmuster (Signaturen) ermittelt, die erlauben, die Wirksamkeit oder Unwirksamkeit der 16 Medikamente mit einer hohen Wahrscheinlichkeit vorherzusagen (Korrat et al 2007).

Für Avastin konnte durch die bioinformatorische Auswertung die Ansprechrate von 30 % auf 67% bei Dickdarm-, Lungen-, Brust- und Nierentumoren gesteigert werden, für Erbitux von 18 % auf 58% bei Colon-, Lungen- und Kopf-/Halstumoren. Dies entspricht einer Erhöhung um den Faktor 2,2, bzw. 3,2. Eine korrekte Vorhersage für Nichtansprechen wurde entsprechend bei 88 bzw. 93% der Tumoren beobachtet.

Bei 14 zytotoxischen Krebsmitteln wurden entsprechende Untersuchungen durchgeführt. Für diese Substanzen wurde die Rate des Ansprechens durch den Einsatz der prädiktiven Gensignaturen von 34 auf 82 % gesteigert. Die korrekte Vorhersage für Nichtansprechen betrug 92 % (Fiebig et al 2007).

Diese Ergebnisse müssen in prospektiven klinischen Studien auf Ihre Aussagesicherheit weiter abgesichert werden. Für den Einzelfall kann keine Garantie für das Ansprechen übernommen werden.

In der Regel werden die Kosten für diese Vorhersagen bereits heute von Privatkassen erstattet.  

Dokumente (pdf-Format)

- Infoblatt
- Patienteneinwilligung und Auftragserteilung
- Ärztliches Anforderungsformular

Publikationen:

Gene Signatures Developed from Patient Tumor Explants Passaged in Nude Mice to Predict Tumor Response to 11 Cytotoxic Drugs.
Cancer Genomics and Proteomics 4: 197 – 210 (2007)
Heinz-Herbert Fiebig, Julia Schüler,  Niko Bausch, Michael Hofmann, Thomas Metz, Andre Korrat 

Gene Signature-Based Prediction of Tumor Response to Cyclophosphamide 
Cancer Genomics and Proteomics  4: 187 – 196 (2007) 
Andre Korrat, Thomas Greiner, Martina Maurer, Thomas Metz, Heinz-Herbert Fiebig