Forschungsprojekte
DECISIONS - DEcision support by ClusterIng based on SImilarity measures in precision Oncology of Neuroendocrine neoplasia and Sarcoma
Es handelt sich um ein Forschungsprojekt, das die Behandlung von zwei Krebsarten verbessern soll: Sarkome und neuroendokrine Neoplasmen (NEN). Es setzt fortschrittliche Techniken ein, um die molekularen und klinischen Daten der Patienten zu analysieren und die bestmögliche Therapie für jeden Einzelnen zu finden.
Ziel: Ziel dieses Projekts ist es, anhand von Mustern in den klinischen und molekularen Profilen der Patienten besser vorhersagen zu können, welche Behandlungen für die einzelnen Patienten geeignet sind. Dieser Ansatz hilft dabei, von Anfang an die vielversprechendsten Medikamente auszuwählen.
Diese Forschung könnte zu einer wirksameren Behandlung für die Patienten führen und so die Chancen auf einen erfolgreichen Ausgang erhöhen. Dies ist besonders wichtig für Krebsarten, bei denen die Wahl der Ersttherapie eine Herausforderung darstellt, wie z. B. bei Sarkomen und NEN.
Klinischer ML Ansatz:
Die Studie ist in zwei Teile gegliedert: die Ausbildung auf der Grundlage retrospektiver Daten und die prospektive Studie. In der Trainingsphase wird eine Kohorte von retrospektiven Fällen, die mit ausgewählten Therapieklassen behandelt wurden, um ein Ähnlichkeitsmaß für Therapie-Wirkungs-Cluster zu entwickeln, das auf molekularen Profildaten und Daten aus der Krankengeschichte der Patienten. Die Trainingsergebnisse werden kreuzvalidiert. Die prospektive Beobachtungsstudie wendet das neue Ähnlichkeitsmaß auf Sarkom- und neuroendokrine Neoplasie (NEN)-Patientendaten angewandt und soll den Ärzten bei der Auswahl einer Entscheidung des Arztes bei der Auswahl einer Zweitlinientherapie. Die beteiligten Schritte sind: (a) Rekrutierung von Sarkom-Patienten im Frühstadium Sarkom- und NEN-Patienten im Frühstadium an allen DKTK-Standorten, (b) genomische und transkriptomische Analysen durch das MASTER-Programm, (c) Datenanalyse und Vorhersage des Ansprechens auf die Therapie durch DECISIONS, (d) Diskussion der Omics-Daten im molekularen Tumorboard (MTB) (wie im MASTER-Programm festgelegt) und der Ergebnisse des Ähnlichkeitsmaßes zur Stratifizierung von Patienten in der Frühphase, (e) die vom behandelnden Arzt gewählte Behandlung (e) die vom behandelnden Arzt gewählte Behandlung (unter Berücksichtigung der von DECISIONS bereitgestellten zusätzlichen Informationen) und (f) Follow-up von 2 Jahren im Rahmen von MASTER: Dokumentation des Ansprechens auf die Behandlung. Eine Zwischenanalyse wird nach der Rekrutierung von einem Drittel der geschätzten Patientenzahl durchgeführt und gegebenenfalls zur Anpassung und Optimierung des Ähnlichkeitsmaßes genutzt. Wir werden das vorhergesagte Ansprechen auf die Behandlung im Vergleich zum beobachteten Ansprechen und die Rate der Non-Responder bei Patienten Patienten, die die von DECISIONS empfohlene gegenüber einer nicht empfohlenen Behandlung (nach Wahl des Arztes) Wahl des Arztes).
Schwerpunkt der Forschung:
- Schwerpunkt auf Sarkomen und neuroendokrinen Tumoren
- Verbesserung der Wirksamkeit erster Krebsbehandlungen.
- Integration von genetischem Profiling und klinischen Daten.
- Nutzung des maschinellen Lernens für Behandlungsvorhersagen.
- Gefördert von: NCT - Full Proposal for Proof-of-Concept Trial Grants
- Kontaktperson: Karsten Wendt
- Projektlaufzeit: 01/2022 bis 12/2025