Der Beitrag Erfolg bei TOP 100: Ranga Yogeshwar würdigt BioVariance erschien zuerst auf BioVariance - data-driven diagnostics.

Aber wie kann BioVariance dieses hohe Tempo erreichen? Und wie funktioniert eigentlich die PCR-Diagnostik? Diese und weitere Informationen zum Workflow im BioVariance Labor erhaltet Ihr im Folgenden.

qPCR-Verfahren im BioVariance Labor

Die Abkürzung „qPCR“ steht für „quantitative Polymerasekettenreaktion“ (engl.: quantitative polymerase chain reaction). SARS-CoV-2 zählt zu den sogenannten RNA-Viren, das heißt das Genom besteht aus RNA und nicht aus DNA wie bei Tieren oder Menschen. Anhand des Genoms kann ein Organismus zweifelsfrei identifiziert werden, was sich die PCR zunutze macht. Vor der eigentlichen PCR wird daher aus der Probe, die sowohl RNA in Form von potenziellen Viren als auch DNA in Form von menschlichen Zellen der Rachenschleimhaut enthält, die RNA isoliert und gereinigt. Diese RNA wird anschließend mithilfe des Enzyms Reverse Transkriptase in DNA umgewandelt, da in der PCR nur DNA eingesetzt werden kann.

Danach beginnt die eigentliche PCR: Mithilfe des Enzyms Polymerase werden gezielt charakteristische Abschnitte der enthaltenen DNA vermehrt. Dieser Prozess nennt sich „Amplifikation“. Im Labor der BioVariance trifft dies auf insgesamt 3 Zielsequenzen zu. 2 davon sind Abschnitte von Genen, die in SARS-CoV-2 zu finden sind: das RdRP-Gen und das E-Gen. Das RdRP-Gen kommt spezifisch nur in SARS-CoV-2-Viren vor, das E-Gen hingegen tritt allgemein in der Untergattung der Sarbecoviren auf, wozu auch SARS-CoV-2 gehört. Der Nachweis des RdRP-Gens alleine wäre ausreichend, um die Probe als positiv zu identifizieren. BioVariance setzt jedoch bei der Erstellung eines positiven Befunds den Nachweis beider Virus-Gene voraus, um falsch-positive Ergebnisse zu verhindern. Die dritte Zielsequenz, das RNase-P-Gen, ist ein menschliches Gen und bei jedem Menschen gleichermaßen vorhanden. Es dient der laborinternen Kontrolle, um zu prüfen, ob ausreichend Probenmaterial im Abstrich vorhanden ist, und um somit falsch-negative Ergebnisse zu verhindern.

Auswertung des qPCR-Ergebnisses

Doch wie kann man erkennen, ob eine Amplifikation der Ziel-Sequenzen stattfindet? Während der PCR, die unter Verwendung eines speziellen PCR-Cyclers durchgeführt wird (siehe Abb. 1), werden in die vermehrten DNA-Sequenzen Fluoreszenz-Markierungen eingebracht. Für jede Zielsequenz wird dabei ein anderer Fluoreszenzfarbstoff verwendet. Je mehr DNA die Polymerase produziert, desto stärker ist die Fluoreszenz der Probe in der Echtzeitmessung. Damit ein eindeutiges Testergebnis erstellt werden kann – egal ob positiv oder negativ -, muss in jedem Fall ein ausreichendes Fluoreszenzsignal des menschlichen RNase P-Gens vorliegen. Tritt zusätzlich auch die Fluoreszenz der beiden Virus-Gene auf, ist der Test positiv. Als Maß für die Menge des vorhandenen Zielgens dient dabei der sogenannte Ct-Wert. Er beschreibt die Anzahl der DNA-Vermehrungsschritte, die nötig sind, um das Fluoreszenzsignal eindeutig vom Hintergrundrauschen differenzieren und ein verlässliches Messsignal erzeugen zu können. Je niedriger der Ct-Wert, desto größer ist die Menge des in der Probe vorliegenden Zielgens und damit an Viruspartikeln. Umgekehrt zeigt ein hoher Ct-Wert eine geringe Menge an Virusbestandteilen an. Während der PCR steigt das Fluoreszenzsignal, bis es nach etwa einer Stunde ein Maximum erreicht und abflacht, da die zugegebenen Komponenten zur DNA-Vervielfältigung aufgebraucht wurden. So kommt der typische sigmoidale Kurvenverlauf der Fluoreszenz zustande (siehe Abb. 2).

Doch auch das beste Verfahren ist bestimmten Limitierungen unterworfen. Bei etwa 1 % der Proben kommt es vor, dass das PCR-Ergebnis nicht eindeutig ist, weil beispielsweise nur wenig Probenmaterial vorhanden ist oder das Fluoreszenzsignal der Virus-Gene grenzwertig niedrig ist. In diesen Fällen wird das PCR-Verfahren für diese Probe wiederholt, um ein eindeutiges Ergebnis zu erhalten.

Identifizierung von Virus-Varianten

Das BioVariance Labor unterzieht zudem alle positiven Proben einer sogenannten Varianten-PCR-Analyse zur Identifizierung der jeweiligen SARS-CoV-2-Variante. Zielsequenzen sind dabei mehrere SARS-CoV-2-spezifische Genabschnitte, auf denen die bisher bekannten Mutationen liegen. Diese Analysen zeigten in den letzten Wochen, dass im Landkreis Tirschenreuth das ursprüngliche Virus, der sogenannte Wildtyp, weitestgehend von der erstmals in Großbritannien nachgewiesenen Virus-Variante B.1.1.7, heute auch „Alpha“ genannt, abgelöst wurde. Zusätzlich zur Varianten-PCR werden positive Proben auch zur weiteren Analyse an ein Partnerlabor von BioVariance verschickt, damit auch neue bisher unbekannte Virus-Varianten identifiziert werden können.

Screening der Schulen mittels gepoolter Gurgelproben

Seit Mai 2021 führt das BioVariance Labor zudem das Pooling-Verfahren durch, welches zunächst im Rahmen einer Studie nur die Schulen des Landkreises Tirschenreuth einbezieht. Die Schülerinnen und Schüler müssen dazu keinen Nasen- oder Rachenabstrich vornehmen lassen, sondern lediglich zuhause mit einer kleinen Menge Leitungswasser gurgeln. In der Schule werden diese Gurgel-Proben dann klassenweise „gepoolt“, also in einem gemeinsamen Becher vereint (siehe Abb. 3). Pro Klasse wird somit nur eine PCR-Analyse durchgeführt. Nur wenn ein Pool-Ergebnis positiv ist, werden die Gurgel-Proben der Schülerinnen und Schüler der betroffenen Klasse auch einzeln per PCR getestet. Dieser Prozess ermöglicht eine enorme Einsparung an Laborressourcen bei gleichbleibender Qualität der Ergebnisse.

Qualitätssicherung im BioVariance Labor

Um die Qualität und die Sicherheit der PCR-Analysen zu gewährleisten, stellt sich BioVariance regelmäßig externen Evaluationen. Bei diesen Ringversuchen erhält das Labor mehrere unbekannte Proben von einer zentralen Stelle. Nur wenn all diese Proben korrekt als positiv oder negativ identifiziert werden, besteht das Labor die Prüfung und erhält ein Zertifikat. Im Mai 2021 hat BioVariance die externe Evaluation der European Society for External Quality Assessment (ESfEQA) erneut erfolgreich bestanden.

Außerdem werden die Proben im BioVariance Labor unter sterilen Bedingungen und nach strengen hygienischen Vorgaben bearbeitet, um eine Kontamination des Arbeitsplatzes und eine mögliche Ansteckung der Mitarbeiter zu verhindern (siehe Abb. 4).

Schnelligkeit der PCR-Diagnostik im BioVariance Labor

In der Regel dauert es in Deutschland 24-48 Stunden, bis eine getestete Person ihr Ergebnis erhält. Im BioVariance Labor können die Ergebnisse dagegen in unter 3 Stunden ab dem Zeitpunkt der Probenanlieferung im Labor produziert werden. In 99 % der Fälle erhalten die Testpersonen ihr Ergebnis also noch am selben Tag. Um dieses hohe Tempo zu erreichen setzt BioVariance auf 2 Komponenten: Zum einen verwendet BioVariance für die RNA-Extraktion und die anschließende PCR ein optimiertes Verfahren mit hoher Effizienz, Präzision und Sicherheit. Zum anderen entwickelten die IT-Spezialisten von BioVariance eine eigene Software namens TubeLab zur digitalen Überwachung der Laborprozesse, was die Probenverarbeitung deutlich beschleunigte und vereinfachte. Durch die transparente Nachverfolgung und Dokumentation mit TubeLab erfüllt das Labor höchste Qualitätsansprüche. Übrigens wird schon seit April 2020 auch im Partnerlabor, welches die weitere Sequenzierung der positiven SARS-CoV-2-Proben durchführt, TubeLab zur Überwachung der PCR-Analysen eingesetzt.

Auch personell hat BioVariance aufgestockt und das Labor-Team um 2 technische Laborbeschäftigte sowie 2 studentische Aushilfen aus dem naturwissenschaftlichen Bereich erweitert.

Erfolg der Tirschenreuther Strategie

Mit der Unterstützung des Landratsamtes und des Gesundheitsamtes konnten die bürokratischen Hürden zur Errichtung und Anbindung des Diagnostik-Labors in Waldsassen zum 26.02.2021 innerhalb kürzester Zeit gemeistert werden. Denn für eine schnellstmögliche Testung der Proben sind kurze Wege zwischen Teststation und Labor unabdinglich. Im Optimalfall befinden sich beide Stationen im selben Haus, so wie in Waldsassen. Dank des BRK konnte außerdem ein Testangebot an insgesamt 4 festen und weiteren mobilen Teststationen aufgestellt werden.

Seit der Inbetriebnahme des BioVariance Labors sind dort bereits mehr als 40.000 Rachenabstriche aus dem Landkreis Tirschenreuth per PCR analysiert worden. Mithilfe der hocheffizienten PCR-Diagnostik konnten positive Fälle dabei innerhalb weniger Stunden identifiziert und unter Quarantäne gestellt werden, was sich in den letzten Wochen äußerst positiv auf die Inzidenz vor Ort auswirkte. Zur Zeit der Laboreröffnung im Februar lag die 7-Tages-Inzidenz im Landkreis Tirschenreuth noch bei über 350 positiven Fällen pro 100.000 Einwohner. 15 Wochen später zeigt die Region nun als erster Landkreis in Bayern eine 7-Tages-Inzidenz von 0. Dank der effektiven Zusammenarbeit von Landratsamt, Gesundheitsamt, BRK und Labor sowie des beständigen Durchhaltevermögens der Bevölkerung konnten Neuansteckungen stark reduziert und die hohe Inzidenz im Landkreis Tirschenreuth schließlich bezwungen werden.

Zukünftige Ausrichtung des Labors

Neben der Diagnostik von Infektionskrankheiten will BioVariance die Anwendungsmöglichkeiten des firmeneigenen Labors ausweiten und zukünftig auch die Diagnostik von Krebserkrankungen im Portfolio führen. Die Personalisierung von Krebstherapien soll mithilfe der Sequenzierung von Tumoren und der von BioVariance entwickelten Software OncoVariant weiter vorangetrieben werden. Dieser zukunftsweisende Schritt ermöglicht die Auswahl einer bestmöglichen und individuell zugeschnittenen Therapie für Krebspatienten, um die größtmögliche Wirksamkeit zu erreichen. Zudem plant BioVariance sich die Vorteile der Massenspektrometrie zunutze zu machen, welche beispielsweise die Messung von Stoffwechselprodukten erlaubt.

Ansprechpartner:
Kerstin Hammer

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Die BioVariance GmbH arbeitet mit einem Global Player der Pharmaindustrie zusammen, um die Forschung zur Personalisierten Medizin voranzutreiben. Dank der ausgezeichneten Zusammenarbeit und der hervorragenden Expertise beider Parteien wird dem Pharma- und Gesundheitssektor nun eine neue Kategorisierung von Krebsindikationen zur Verfügung stehen. Die neue Kategorisierung basierend auf den individuellen Charakteristika des Tumorgewebes soll ein tieferes Verständnis der Krankheitsmerkmale erzeugen sowie eine individuelle Diagnose und zukünftig eine gezieltere und personalisierte Therapie für betroffene Patienten ermöglichen.

Die Herausforderungen

Die rasante Weiterentwicklung der Messtechnologien in der biomedizinischen und pharmazeutischen Forschung ermöglicht die Generierung von komplexen interdisziplinären Datensätzen. Im Rahmen dieses Projektes verwendete der Global Player NGS (Next Generation Sequencing) und innovative optische Messmethoden, um Gewebsschnitte bestimmter Tumore zu charakterisieren. Für die Präprozessierung der Datensätze sowie für die Entwicklung und Beurteilung der Clustering Modelle beauftragte der Global Player die BioVariance GmbH aufgrund Ihrer breiten Expertise zu den Themen Datenprozessierung, explorative Statistik und Maschinelles Lernen von und mit Big Data. Um sowohl genetische als auch gewebsspezifische Daten für die Analyse bezüglich der Kategorisierung einer Krebsindikation verwenden zu können, führte die BioVariance GmbH für jeden Datensatz eine geeignete Normierung durch. In diesem Fall sollte die Normierung nicht nur die Daten vergleichbar machen, sondern zudem einen durch die neue Messtechnik möglicherweise entstandenen Bias beheben. Nach der Festlegung einer geeigneten Normierungsstrategie wurde mittels des Varianzkoeffizienten^[1] sowie mithilfe partieller Korrelationen sichergestellt, dass es sich bei den in der Scatterplot-Matrix ermittelten linearen Korrelationen der betrachteten Eigenschaften um keine durch die Normierung verursachten Scheinkorrelationen handelt. Da die Scatterplot-Matrix, anders als im Beispieldatensatz der Abb. 1, keine Cluster anhand einzelner Eigenschaftsvergleiche sichtbar machte, entschied die BioVariance GmbH, im nächsten Schritt eine Hauptkomponentenanalyse durchzuführen. Dafür wurden die normierten Gewebscharakteristika zunächst einer Box-Cox-Transformation unterzogen, da keine dieser Variablen einer Normalverteilung folgte.  

Das Vorgehen

Im Rahmen dieses Projektes setzten die Datenanalysten der BioVariance GmbH auf die modernsten Algorithmen der deskriptiven Statistik und der explorativen Datenanalyse, um Unterschiede, Korrelationen und Cluster in den Datensätzen aufzudecken. In dem hier beschriebenen Projekt waren keine Cluster in den Daten anhand der Scatterplots erkennbar, sodass die BioVariance GmbH eine Hauptkomponentenanalyse (PCA), inklusive der Bestimmung der strukturgebenden Faktoren durch die Marchenko-Pastur-Verteilung als nächsten Schritt wählte. Die PCA reduziert die hochdimensionalen Ausgangsdaten auf wenige Dimensionen und sucht dabei nach linearen Kombinationen der betrachteten Eigenschaften, den sogenannten Hauptkomponenten, die die größte Streuung in den Daten beschreiben und damit das größte Potential haben, Cluster in den Daten erkennbar zu machen. Die erste Hauptkomponente beschreibt dann den größten Anteil der Streuung in den Daten, die zweite den zweitgrößten, etc. Die Hauptkomponenten stellen dabei ein orthogonales Koordinatensystem dar, dessen Achsen in Richtung der größten Streuung der Daten weisen. Mit diesen lässt sich eine reduzierte Darstellung der Daten in zwei oder drei Dimensionen realisieren. Oftmals sind bereits in dieser Darstellung der Daten Cluster zu erkennen.^[2] Über die Marchenko-Pastur-Verteilung wurde die Anzahl an Hauptkomponenten ermittelt, die Information tragen und damit das Potential haben, Cluster, sofern diese in den Daten vorhanden sind, zu zeigen.^[3] In diesem Projekt deutete die Marchenko-Pastur-Verteilung darauf hin, dass die erste Hauptkomponente der alleinige Informationsträger war. Zur Absicherung der visuellen Ergebnisse wurden mehrere Clustering-Algorithmen durchgeführt (hierarchisches Clustering mittels Manhattan Distanz, k-Means und PAM Algorithmus sowie dbscan). Über den Einsatz zweier Parameter zur Bestimmung der Gruppenzuordnungsqualität eines jeden Patienten (z.B. der sogenannte Silhouetten-Breite) wurden dann die am besten differenzierten Cluster bestimmt. Durch das Markieren der so erhaltenen neuen Gruppierung der Patienten im PCA-Biplot konnte die neue Kategorisierung sichtbar gemacht und überprüft werden (siehe Abb. 2).  

  Eine bereits etablierte Kategorisierung, die ausschließlich auf Genexpression beruht, wurde mit der neuen Kategorisierung verglichen. Die Ergebnisse dieses Vergleichs wurden in einer Heatmap visualisiert. Die beiden Kategorisierungen konnten damit klar voneinander abgegrenzt werden. In dieser Studie dienten die Genexpressionsdaten des Tumors zusätzlich dazu, diejenigen biochemischen Prozesse zu identifizieren, die für die untersuchten Unterschiede im Gewebe verantwortlich sind. Die Ergebnisse aus dieser erfolgreichen Zusammenarbeit konnten in einem renommierten Wissenschaftsjournal zum Themengebiet Krebsforschung veröffentlicht werden. Sie werden die Entwicklung personalisierter Therapieansätze nachhaltig unterstützen.  

Sie wollen auch mithilfe unseres Knowhows gezielt Information aus Ihren Daten holen? Dann zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren!

  Kontakt: Helen Schneider | Vertrieb helen.schneider@biovariance.com Quellen  

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Was ist BioCore Studio?

BioCore Studio ist eine cloud-basierte Software zur Erstellung, Automatisierung und Parallelisierung von Datenanalyse-Workflows, sogenannten Pipelines, für die rechenintensive biomedizinische Forschung (siehe Abb. 1).  

  Mittels einer Tool-Palette können intuitiv per „Drag & Drop“ auf eigene Forschungsfragen zugeschnittene Analyse-Pipelines erstellt werden. Dazu sind keinerlei Programmierkenntnisse nötig. Zudem ist BioCore Studio für alle Datentypen geeignet. Durch die Visualisierung des Prozessverlaufs in Echtzeit ist die Prozessierung der Daten stets transparent und gibt Einblick in die Ergebnisse jedes Einzelschrittes. Wiederkehrende Datenverarbeitungsprozesse können einfach und schnell geplant und gestartet werden. Die Software nutzt moderne Parellelisierungs- und Automatisierungstechnologien, um eine optimale Nutzung von personellen und technischen Ressourcen zu gewährleisten. BioCore Studio ist hinsichtlich der Rechenleistung flexibel skalierbar und passt sich den individuellen Bedürfnissen an. Große Datenmengen können so schnell und sicher verarbeitet werden. Dank des Kubernetes-Clusters können verfügbare Rechenkapazitäten effizient genutzt werden.

Das Produkt im Einsatz

Intern nutzt die BioVariance GmbH BioCore Studio zur Auswertung von NGS-Daten (genetische Daten) und deren Interpretation im Kundenauftrag (siehe Abb.2). Hierfür gibt es einsatzbereite Pipelines, die kontinuierlich von der BioVariance GmbH in Bezug auf neue biomedizinische Fragestellungen erweitert und optimiert werden.  

Vorteile mit BioCore Studio

• Modernste Parallelisierungs- und Automatisierungstechnologie (u.a. Kubernetes, Docker)
• Schnelle Prozessierung großer Datenmengen
• Benutzerfreundliche, intuitive Oberfläche
• Keine Programmierkenntnisse erforderlich
• Nutzbar für sämtliche Dateiformate ohne Konvertierung
• Transparente Prozessnachverfolgung
• Skalierbar für die effiziente Nutzung von Rechenkapazitäten
• Ready-to-go Pipelines
• Implementierung von maßgeschneiderten Tools möglich

BioCore Studio macht modernste Computer-Technologien für Wissenschaftler effektiv nutzbar.

  Kontaktperson:  Helen Rießbeck | Vertrieb Email: helen.riessbeck@biovariance.com

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Sensitivität der Primer und Proben

Um die Sensitivität der Oligonukleotide des COVID-19 Tests zu bestätigen, wurden die Sequenzen mit allen öffentlich verfügbaren SARS-CoV-2 Sequenzen aligned. Im Anschluss wurde die Trefferliste nach Qualitätskriterien (z. B. E-Wert) sortiert, gefiltert und beurteilt. Desweiteren wurde sichergestellt, dass die Bildung eines PCR-Produktes potentiell möglich ist.  

Prognose der Kreuz-Reaktivität

Um eine Kreuz-Reaktivität vorherzusagen und möglichst auszuschließen, wurden die Sequenzhomologien zwischen den Oligonukleotiden und den Genomen des Menschen, verwandten Coronaviren und Pathogenen der Atemwege ermittelt. So können potentiell falsch-positive PCR-Ergebnisse vorhergesagt werden und die Primer und Proben können optimiert werden, bevor möglicherweise Zeit und Ressourcen im Labor verschwendet werden.  

Ihre Vorteile in der Zusammenarbeit mit uns:

• In-silico Nachweis der analytischen Spezifität und Exklusivität Ihrer Oligonukleotide
• Untermauerung Ihrer Zulassungsanträge
• Einsparung von Ressourcen und Arbeitszeit im Labor
• Nachweis von Mutationen wie z. B. Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs)
• Detaillierter Abschlussbericht in wissenschaftlicher Qualität inkl. überzeugender Grafiken

Wenn Sie Interesse oder Fragen haben, zögern Sie nicht uns zu kontaktieren. Wir freuen uns auf ein Gespräch mit Ihnen.

Kontaktperson: Helen Rießbeck | Abteilung: Vertrieb helen.riessbeck@biovariance.com

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Was kann TubeLab?

TubeLab erleichtert und digitalisiert das Probenhandling und -tracking, die Prozessnachverfolgung sowie die Signal- und Qualitätsauswertung. Dadurch kann beispielsweise die Dauer der Testung auf eine akute SARS-CoV-2 Infektion mittels PCR – vom Scannen der Proben bis zur Übermittlung der Testergebnisse – stark reduziert werden. Da die Software  jeden Arbeitsschritt visualisiert, bleibt nachvollziehbar wer, wann, welchen Vorgang bearbeitet hat. TubeLab prüft zudem auf Wunsch Schwellenwerte und benachrichtigt den Benutzer, wenn beispielsweise eine Qualitätskontrolle nicht die voreingestellten Kriterien erfüllt (siehe Abb. 1). Dies ermöglicht eine sichere und schnelle Prozessabwicklung  und erleichtert die Organisation und Kontrolle des Arbeitsablaufs. Ein weiterer wesentlicher Vorteil ist TubeLab’s intuitive Bedienbarkeit und Flexibilität. Die Software kann auf jedem laboreigenen Server installiert werden, wobei der Zugriff über das Intranet erfolgt. Die hohe Skalierbarkeit erlaubt außerdem die Verarbeitung uneingeschränkt großer Datenmengen. Die Einhaltung der Datenschutzanforderungen wird bei jedem Schritt gewährleistet. Große Datenmengen können somit schnell und sicher verarbeitet, gespeichert und verschickt werden.  

Vorteile mit TubeLab:

• Benutzerfreundliche Oberfläche
• Visualisierung der Analyseschritte in Echtzeit
• Transparenter und nachverfolgbarer Arbeitsprozess
• Erleichterung der Übergabe bei Schicht- oder Zuständigkeitswechsel
• Automatisierte Prüfung von Messdaten
• Skalierbares System zur Verarbeitung großer Datenmengen

  Ansprechpartner Helen Rießbeck | Vertrieb E-Mail: helen.riessbeck@biovariance.com Pressemitteilung als Download

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Der Bergiff „Darmkrebs“ beschreibt diverse bösartige Tumore, die überwiegend im Dickdarm und Enddarm auftreten. In anderen Bereichen wie dem Dünndarm und dem Blinddarm treten bösartige Tumore eher selten auf.  ^[1] Darmkrebs hatte in den 1950er Jahren noch eine recht geringe Inzidenz. Mittlerweile ist diese Erkrankung jedoch eine der verbreitetsten Krebsarten überhaupt und für etwa 10 % aller krebsbedingten Todesfälle in den westlichen Ländern verantwortlich. ^[1,2]  Weltweit reiht sie sich hinter Lungen- und Brustkrebs auf dem dritten Platz der häufigsten Krebserkrankungen ein. In Deutschland ist Darmkrebs sowohl unter Männern als auch Frauen die zweithäufigste Krebserkrankung, wobei im Jahr 2016 etwa 26.000 Neuerkrankungen bei Frauen und 32.300 bei den Männern auftraten. 11.400 Frauen und 13.400 Männer erlagen im selben Jahr dieser schweren Krankheit. Darmkrebs ist bei Männern demnach etwas stärker ausgeprägt als bei Frauen. Mehr als die Hälfte aller Patienten erkrankt im Alter von 70 Jahren oder mehr, was widerum verdeuticht, dass  Darmkrebs wie viele andere Krebsarten auch eine altersbedingte Erscheinung ist.  Nur 10 % aller neuen Fälle werden vor dem 55. Lebensjahr verzeichnet.^[2] Das Lebenszeit-Risiko an Darmkrebs zu erkranken liegt bei etwa 6 %, wobei chronische endzündliche Darmerkrankungen sowie weitere wichtige Faktoren wie eine ungesunde Ernährung oder Bewegungsmangel das Risiko entsprechend erhöhen. Auch genetische Mutationen steigern das Darmkrebsrisiko. Vererbbare Mutationen verursachen 3-5 % aller Darmkrebserkrankungen, die meisten davon im Dickdarm. Bei betroffenen Patienten steigt das Risiko, bereits im Alter von 20-40 Jahren  zu erkranken, um ein vielfaches. ^[1] Im Jahr 2018 erfasste die World Health Organization über 1,8 Mio Neuerkrankungen weltweit, von denen über 50 % allein im asiatischen Raum auftraten (siehe Abb.1). Zudem gab es etwa 880.000 Darmkrebs-basierte Todesfälle. ^[3,4] Experten schätzen, dass die globale Inzidenz bis zum Jahr 2040 auf über 3 Mio ansteigen wird.  ^[3]  

    Wie bereits erwähnt sind Männer stärker von Darmkrebs betroffen als Frauen. ^[2,3,6] Zudem korrelieren die steigenden Inzidenzraten in den wirtschaftsstarken Ländern mit deren zunehmend älter werdenden Bevölkerung (siehe Abb. 2). ^[3]  

Geschlechtsspezifische Unterschiede

Obwohl Frauen generell eine geringere Inzidenzrate aufweisen, tritt im Bezug auf den Entstehungsort des Tumors der rechtsseitige Darmkrebs bei Frauen (61,7 %) häufiger auf als bei Männern (38,3 %). Linksseitige Erkankungen sind hingegen bei beiden Geschlechtern fast gleich oft zu finden (52.1% vs 47.8%). Als rechtsseitiger Teil wird hierbei der Bereich vom Dünndarm zum Colon transversum bezeichnet, als linksseitig gilt der absteigende Darmbereich und das Rektum. Rechtsseitiger Darmkrebs ist oft weniger gut differenziert als der linsseitige, und auch therapierelevante Mutationen werden auf beiden Seiten unterschiedlich häufig nachgewiesen.  Die Ursache dieses geschlechtsspezifischen Unterschieds ist noch nicht ergründet, hätte aber vor allem für Frauen große Bedeutung , da rechtsseitiger Darmkrebs die geringsten Überlebenschancen aller Darmkrebserkrankungen birgt. ^[5] Neueste Studien zeigen, dass die Metabolitraten während der Glycolyse, des Pentose-Phosphat-Wegs,  des Carnitin-Shuttle-Mechanismus, der Asparagin-Synthese, des Methionin-Metabolismus und der Polyamin-Synthese geschlechtsspezifische Unterschiede im Vergleich zwischen Tumorgewebe und normalem Gewebe aufweisen. Die Tumore nutzen geschlechtsbedingt außerdem  unterschiedliche Stoffwechselzwischenprodukte zur Produktion von Energie für das Zellwachstum.  ^[5] Moderne Ansätze zur Therapie von Darmkrebs sollten also idealerweise nicht nur standardgemäße molekulare Informationen einbeziehen, sondern auch Details zu geschechtsspezifischen Mechanismen. Im Übrigen deuten weitere Studienergebnisse darauf hin, dass sich auch die jeweilige Beschaffenheit der Darmflora auf die Tumorentwicklung und die Entstehung von Arzneimittelresistenzen auswirkt. ^[4,6]

Ein Meilenstein in der Individualisierung der Darmkrebs-Behandlung

Die Personalisierung von Krebsbehandlungen stellt bis heute eine große Herausforderung dar. Kein einziger Experte glaubt daran, heutzutage plötzlich ein Allheilmittel im Kampf gegen Krebs zu finden.  Therapeutische Ansätze, die auf den indviduellen genetischen Variationen des Patienten basieren, bieten also aktuell die besten Heilungschancen für Patienten. Viele genetische Mutationen wurden bereits mit einem erhöhten Darmkrebs-Risiko in Verbindung gebracht.  ^[7] Aber die manuelle Suche nach Genvarianten und passenden Medikamenten für die individuelle Krebstherapie ist sehr zeit- und arbeitsaufwändig, während die Anzahl neuer Erkennntnisse aus der laufenden medizinischen Forschung kontinuierlich steigt. Außerdem müssen ökonomische Aspekte mit dem Wohl des Patienten in Einklang gebracht werden. Auch BioVariance hat sich lange und intensiv mit diesem Problem beschäftigt und nun die neuartige web-basierte Plattform OncoVariant entwickelt. Mit Hilfe dieses Wunderwerks kann individuell die optimale Medikation für Patienten mit Darmkrebs, Brustkrebs oder Prostatakrebs ermittelt werden. Die Kombination hochmoderner Automatisierungs- und Parallelisierungsmethoden erlaubt den Abgleich der genetischen Daten des Patienten mit fundierten Erkenntnissen aus zahlreichen und qualitativ hochwertigen  Datenbanken, um individuell passende Behandlungsoptionen zu finden. Der behandelnde Arzt erhält schließlich nicht nur Details zu den genetischen Mutationen des Patienten, sondern auch Informationen zu den vorgeschlagenen wirksamen Medikamenten und deren Interaktionen, um die Auswahl der geeignetsten Therapie zu erleichtern. ^[8] OncoVariant ermöglicht somit eine personalisierte Krebstherapie ohne großen Zeit- und Arbeitsaufwand für den behandelnden Arzt. Die optimale Behandlung für jeden einzelnen Krebspatienten zu finden ist nun also so einfach wie nie zuvor.   Mehr Informationen zur web-basierten Plattform OncoVariant finden Sie hier.   Kontaktperson: Kerstin Hammer Quellen

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