Dynamische Modellierung der Immunantwort in Patienten mit TKI-behandelter CML

Allgemeiner Hintergrund: Für die Behandlung der Chronischen Myeloischen Leukämie (CML) ist der Einsatz von Thyrosinkinaseinhibitoren (TKI) eine sehr effiziente Therapie. Obwohl die TKI-Therapie für die Mehrheit der Patienten und Patientinnen die Erkrankung kontrollieren kann und die Überlebenswahrscheinlichkeit nahezu der entspricht, die in einer altersgleichen Population von Gesunden zu beobachten ist, konnte bisher noch nicht gezeigt werden, dass die Behandlung mit TKI tatsächlich zu eine Heilung führt. Nach wie vor ist die lebenslange TKI-Behandlung der Standard.

Spezifische Motivation: Eine Reihe von Studien bzw. grundlagemedizinischer Experimente legen nahe, dass das Immunsystem eine zentrale Rolle bzgl. des Therapieerfolges spielt. Speziell wird die Frage diskutiert inwieweit die individuelle Immunantwort dafür verantwortlich ist, dass ein Teil der Patient:innen nach Absetzen der TKI-Behandlung dauerhaft in Remission verbleiben (d.h. kein bzw. nur sehr geringer Nachweis von leukämischen Zellen), wohingegen bei anderen Patient:innen ein Wiederanstieg der Tumorlast (d.h. des Anteil der leukämischen Zellen) zu verzeichnen ist und die TKI-Therapie fortgesetzt werden muss.

Resultate: In diesem Projekt modellieren wir die Interaktion der TKI-Behandlung mit Effekten des Immunsystem, um ein besseres Verständnis des Einflusses der Immunantwort auf den Therapieerfolg zu bekommen. Der Einsatz von gewöhnlichen Differentialgeleichungsmodellen (ODE-Modelle) zeigt u.a., dass es möglich ist, Patient:innen in unterschiedliche Klassen, hinsichtlich der Effektivität ihrer spezifischen Immunantwort, einzuteilen. Diese Gruppierung kann ggf. zukünftig dazu beitragen, die Therapie besser auf die individuellen Gegebenheiten der Patient:innen auszurichten. Unsere Resultate weisen zudem darauf hin, dass unterschiedliche therapeutische Strategien auf dem Weg zu einem kompletten Stopp der TKI-Behandlung möglich sind. Unsere Modellierung zeigt dabei Möglichkeiten auf, wie man ohne Verlust der Effektivität u.a. die Nebenwirkungshäufigkeit und die Kosten der Therapie senken kann.