Vorhersage der therapiefreien Remission bei chronischer myeloischer Leukämie mit einem integrierten Tumor-Immunsystem-Modell

Gemeinsam mit unserem Gastwissenschaftler Artur Fassoni haben Ingo Roeder und Ingmar Glauche ein neuartiges computergestütztes Modell entwickelt, das darauf abzielt, die Ergebnisse einer therapiefreien Remission (TFR) bei Patienten mit chronischer myeloischer Leukämie (CML) vorherzusagen. Die Studie mit dem Titel „Predicting treatment-free remission outcomes in Chronic Myeloid Leukemia patients using an integrated model of tumor-immune dynamics“ hebt die entscheidende Rolle der Wechselwirkungen zwischen Tumor und Immunsystem in der Krebsbehandlung hervor und ist nun als Preprint auf bioRxiv verfügbar.

Die Forschung nutzt klassische ökologische Modelle und integriert zeitliche Verlaufsdaten zu natürlichen Killerzellen (NK-Zellen), ihrer Funktion und der durch den Tumor induzierten Unterdrückung der Immunreaktion. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Dynamik zwischen verbliebenen Leukämiezellen und dem Immunsystem besser zu verstehen und ein besseres Verständnis darüber zu gewinnen, warum einige Patienten nach Behandlungsende in Remission bleiben, während andere einen Rückfall erleiden.

Obwohl einige wesentliche Faktoren für die Vorhersage der Behandlungsergebnisse noch unsicher sind, bietet die Integration der Immunzelldynamik und der Reaktion auf Dosisanpassungen von Tyrosinkinase-Inhibitoren (TKIs) vielversprechende Ansätze für genauere Vorhersagen. Diese Arbeit stellt einen weiteren Schritt in Richtung personalisierter Medizin dar und kann nicht nur zur Verbesserung der CML-Behandlung beitragen, sondern ist auch für breitere Anwendungen in adaptiven Krebstherapien übertragbar.