Studienteilnehmer können seit Anfang Oktober ihr Ergebnis telefonisch unter 09631 / 3089 200 oder per Mail an study@biovariance.com erfragen. Zum Datenabgleich muss nur Ihre persönliche 3-stellige Nummer des Probenröhrchens übermittelt werden. Wir möchten uns hiermit nochmals bei allen Freiwilligen bedanken, die uns bei der Durchführung der Studie unterstützt haben!

Ein kurzer Rückblick zum Ablauf der Studie:

In der Woche vom 17.07. bis 21.07. wurde am Standort der BioVariance GmbH in Tirschenreuth von über 400 Teilnehmern im Alter von 18-100 Jahren eine DNA-Probe in Form eines Wangenabstrichs genommen. Die Teilnehmer konnten sich hierzu vorher anmelden oder auch spontan zur Probennahme erscheinen. Anschließend wurde unter Anwendung eines spezielles Aufreinigungsverfahrens die DNA aus den Proben extrahiert. Nach der Bestimmung der DNA-Konzentration jeder Probe folgte schließlich die eigentliche Analyse: die quantitative Polymerasekettenreaktion (qPCR). Die qPCR gab zunächst Aufschluss über die relative Telomerlänge eines Probanden, indem das Verhältnis aus der variablen Telomerlänge und der konstanten Telomerlänge eines anderen DNA-Abschnitts gebildet wurde. Durch den Vergleich mit einer anderen menschlichen DNA mit bekannter Telomerlänge wurde schließlich die individuelle absolute Telomerlänge berechnet.

Durch die große Anzahl an Studienteilnehmern war es uns möglich, Vergleichsgruppen zu bilden und die Telomerlänge eines Probanden im Vergleich zu anderen Menschen der gleichen chronologischen Altersgruppe einzuordnen. Das biologische Alter eines Probanden entspricht somit dem mittleren Alter aller Personen dieser Vergleichsgruppe mit der gleichen Telomerlänge.

In vielen Fällen stimmt das chronologische und das gemessene biologische Alter nicht exakt überein. Die Gründe hierfür sind vielfältig. Ein jüngeres biologisches Alter im Vergleich zu Ihrem tatsächlichen Alter deutet darauf hin, dass Sie erfolgreich auf Ihre Gesundheit achten und diesen Weg beibehalten sollten. Ein höheres biologisches Alter hingegen kann ein Signal sein, Ihren Lebensstil zu überdenken. Chronischer Stress, Rauchen, übermäßiger Alkoholkonsum, Bewegungsmangel, starkes Übergewicht, schlechte Ernährungsgewohnheiten, Umweltgifte, UV-Strahlung und Schlafmangel können eine vorzeitige Verkürzung der Telomerlängen verursachen. Das Testergebnis kann also sowohl eine Bestätigung als auch ein Ansporn für die Zukunft sein.

Unser Selbsttest zur Bestimmung der eigenen Telomerlänge ist mittlerweile online erhältlich und kann über unseren Partner QualityLab24 unter https://qualitylab24.de/products/qualityage bezogen werden.

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Das BEATsep-Projekt verfolgt einen interdisziplinären Ansatz, bei dem Forschungs- und Klinikteams zusammengebracht werden, die sich mit spezifischen Aspekten der Entwicklung, Behandlung und Vorbeugung der Langzeitfolgen von Sepsis und deren Auswirkungen auf die Lebensqualität der Patienten befassen. Umfassende klinische Daten und Forschungsdaten, die während des Projekts generiert werden, werden mit Hilfe von Algorithmen der künstlichen Intelligenz in ein einfach zu bedienendes Vorhersageinstrument integriert, das in der Lage ist, Patienten mit einem hohen Risiko für Komplikationen zu identifizieren. Die BioVariance GmbH beteiligt sich an diesem Projekt mit der Entwicklung von Algorithmen, die diese gesammelten Daten miteinander verknüpfen. Darüber hinaus plant das Konsortium, eine tertiäre Präventionsstrategie zu entwickeln, um die Genesungsergebnisse zu verbessern.

In den nächsten fünf Jahren wird das Konsortium sechs europäische Länder in einer gemeinsamen Mission zusammenbringen, um die Langzeitfolgen der Sepsis zu verstehen und zu bekämpfen.

Das Konsortium wird vom ICRC-FNUSA koordiniert und besteht aus führenden europäischen Einrichtungen: 1) CIML – Centre d’immunologie de Marseille-Luminy – (Aix-Marseille Université/CNRS/Inserm); 2) Institut für angeborene Immunität an der Medizinischen Fakultät der Universität Bonn, Deutschland; 3) Medizinische Fakultät der Comenius Universität in der Slowakei; 4) Ludwig-Boltzmann-Institut für Traumatologie, Wien, Österreich; 5) BioVariance GmbH, Deutschland; 6) Masaryk-Universität, Brünn, Tschechien; 7) Nationales Gesundheitsinstitut, Prag, Tschechien; 8) Universität Galway und 9) APHM – Marseille Hospitals.

BEATsep vereint renommierte Experten für Immunmetabolismus und Epigenetik, Immunphänotypisierung, diagnostische Forschung und klinische Teams, die erwachsene und pädiatrische Sepsispatienten behandeln. „Es hat fast zwei Jahre intensiver Vorbereitung und Vernetzung gebraucht, um das Konsortium zusammenzustellen. Wir haben den Vorteil genutzt, Teams zusammenzubringen, mit denen wir bereits bei mehreren anderen Projekten zusammengearbeitet haben“, sagt Dr. Marcela Hortová-Kohoutková von der CMI-Forschungsgruppe, die die Vorbereitung des Projekts mit geleitet hat.

Insgesamt sind neun Partner aus renommierten europäischen Forschungs- und klinischen Einrichtungen und ein kommerzieller Partner in sechs EU-Ländern an BEATsep beteiligt: Das Projekt ist ein Beispiel für eine innovative und erfolgreiche Kombination aus translationaler und klinischer Forschung, dem Know-how mehrerer internationaler Wissenschaftler und der Zusammenarbeit zwischen Krankenhäusern, Universitäten und anderen wissenschaftlichen Einrichtungen.

Für weitere Informationen und Updates:

www.beatsepsis.eu

https://shorturl.at/isRZ9 (LinkedIN)

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Aufgrund bekannter Schwierigkeiten und dem längst überholten Thema wird die Antikörperstudie nicht wie geplant stattfinden. Wir bitten dies zu entschuldigen und würden uns freuen, wenn Sie die BioVariance trotzdem weiterhin unterstützen und bei unserer ersten Studie zur Telomerlängenbestimmung, mit welcher das biologische Alter einer Person ermittelt wird, teilnehmen. 

Die Telomerlängenbestimmung ist ein faszinierendes Forschungsfeld, das uns Aufschluss über den Zustand und die Gesundheit unserer Zellen gibt. Telomere sind die Schutzkappen an den Enden unserer Chromosomen, die mit dem Alterungsprozess in Verbindung stehen. Durch die Analyse der Telomerlängen kann unser Team wichtige Erkenntnisse über den biologischen Alterungsprozess gewinnen und somit das biologische Alter bestimmen. Mit dieser Studie zur Telomerlängenbestimmung setzen wir erneut Maßstäbe in der medizinischen Forschung und bekräftigen unsere Position als Vorreiter auf dem Gebiet der biomedizinischen Innovation.

Um diese wichtige Forschung voranzutreiben, suchen wir freiwillige Personen jedes Geschlechts ab 18 Jahren, die bereit sind, sich mit einem einfachen Wangenabstrich eine Probe ihrer Mundschleimhaut entnehmen zu lassen.  Dies kann bei uns im Haus vor Ort stattfinden oder bei Ihnen zu Hause, mit einem sogenannten Test-Kit (ähnlich einem COVID/PCR-Schnelltest), welchen wir Ihnen per Post zusenden.

Die Studie zur Telomerlängenbestimmung wird noch in diesem Monat stattfinden und bietet Ihnen die Möglichkeit an einer wegweisenden Forschung teilzunehmen. Interessierte Personen können sich gerne per Telefon unter 09631 / 30 89 200 oder unter der E-Mail-Adresse studie@biovariance.com, unter Angabe Ihres Geschlechts und Alters, melden, um weitere Informationen zu erhalten und sich für die Teilnahme zu registrieren. 

Die Ergebnisse dieser Forschung könnten zu neuen Erkenntnissen über den Alterungsprozess führen und die Grundlage für zukünftige medizinische Fortschritte bilden.

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Was ist metastasierender Darmkrebs?
Die dritthäufigste Krebsart weltweit ist der Darmkrebs, welcher sich im Dickdarm oder Rektum des menschlichen Körpers bildet. mCRC bezeichnet hierbei die metastasierende Form dieser Krebsart und  lässt sich zwischen rechts- und linksseitigem Darmkrebs unterscheiden. Er tritt häufiger bei Männern auf als bei Frauen, wobei Frauen häufiger an der rechtsseitig entstehenden Variante leiden. Der rechtsseitige mCRC agiert deutlich aggressiver und wird begleitet von einer schlechteren Überlebensprognose. Die linksseitige Variante weißt eine bessere Prognose bezüglich des progressionsfreien Überlebens auf. Dies beschreibt, wie lange ein Patient nach der Krebsbehandlung ohne ein erneutes Fortschreiten des Tumors überlebt. Viele mCRC-Fälle lassen sich auf ein hohes Alter des Patienten zurückführen, einer der Risikofaktoren für mCRC. Weitere Risikofaktoren sind ein schlechter Lebenswandel (ungesunde Ernährung, Alkoholkonsum, etc.) und seltener auch genetische Faktoren.

Die Klassifizierung von mCRC-Patienten trifft der Onkologe auf Basis der anatomischen Tumorcharakteristika, dem „Grading“ und „Staging“. Grading beschreibt hierbei, wie ähnlich die Tumorzelle einer normalen Zelle ist. Staging hingegen erlaubt eine Aussage über die Größe und Streufähigkeit des Tumors. Da nicht alle Patienten die gleichen vorhandenen Biomarker (messbare Parameter von biologischen Prozessen, die eine gewisse prognostische oder diagnostische Aussagekraft haben) und körperliche Gegebenheiten (Messgrößen wie Gewicht, Größe, Blutdruck, etc.) aufweisen, wirken nicht alle Behandlungen bei allen Patienten gleich gut. Deswegen wird ein personalisierteres Verfahren angestrebt, bei dem neben Grading und Staging weitere molekulare Biomarker und individuelle klinische Daten des Patienten für die Therapieentscheidung miteinbezogen werden.

Was bedeutet REVERT?
Die Abkürzung REVERT leitet sich von dem langen Titel “taRgeted thErapy for adVanced colorEctal canceR paTients” ab, zu deutsch „gezielte Therapie für Patienten mit fortgeschrittenem Darmkrebs“. REVERT ist ein internationales und von der EU gefördertes Projekt, welches 2020 startete und voraussichtlich Ende 2023 abgeschlossen wird. Spezialisierte Fachkräfte aus Italien, Spanien, Schweden, Luxemburg, Rumänien und Deutschland sind an dem Projekt beteiligt, wobei die Teams aus Ärzten, Pathologen, Biologen, Softwareentwicklern und Spezialisten der Künstlichen Intelligenz (KI) bestehen. Die BioVariance GmbH wird hierbei ihre Erfahrungen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz zur Verfügung stellen und einige Softwarelösungen im Bereich des Maschinellen Lernens beisteuern.

Was ist das Ziel des Projekts?

Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer umfassenden REVERT-Datenbank. Diese wird molekulare und klinische Daten von mehreren Hundert Patienten mit mCRC umfassen, die in den letzten Jahren eines der teilnehmenden Krankenhäuser in den beteiligten EU-Ländern besucht haben. Die generierte Datenbank wird anschließend als Basis für die Entwicklung neuer spezialisierter Modelle mit Fokus auf Maschinellem Lernen eingesetzt, um die Auswahl von personalisierteren Behandlungsmöglichkeiten für neue Patienten zu ermöglichen. Das trainierte KI-Modell soll dann zukünftig eine individuell passende Erstlinientherapie für jeden neuen Patienten vorhersagen, der bisher noch keine Krebsbehandlung erhalten hat. Zusätzlich zur Entwicklung der Modelle werden klinische Studien mit neuen Patienten durchgeführt, die sich dazu entscheiden, sich gemäß dem KI-basierten Ergebnis behandeln zu lassen. Diese prospektive Studie wird mit bereits zugelassenen und langjährig erprobten Chemotherapeutika durchgeführt, nicht mit neuen Medikamenten. Mit den KI-basierten Ergebnissen soll den Ärzten ein objektiverer Entscheidungsfaktor bereitgestellt werden, welcher frei von den subjektiven Einschätzungen des behandelnden Arztes ist. Darüberhinaus wird die Softwarelösung in einer speziellen App integriert, welche die Ärzte zusätzlich bei der Entscheidungsfindung unterstützen soll.

Was ist Maschinelles Lernen und wie wird es im Verlauf des Projekts eingesetzt?
Algorithmen des Maschinellen Lernens nutzen spezielle zugrundeliegende mathematische Modelle, um in den Patientendaten bestimmte Muster zu erkennen. Der primäre REVERT-Datensatz enthält Informationen zu diversen Krebsbehandlungsmethoden, Überlebensraten der Patienten und über 150 weitere molekulare und klinische Parameter von Hunderten mCRC-Patienten der letzten 10 Jahre. Die zugrundeliegenden mathematischen Modelle erlauben die Ableitung neuer Gesetzmäßigkeiten aus dem Datensatz, welche die Vorhersage eines Behandlungserfolgs für neue Patienten ermöglichen, deren Daten im primären Datensatz noch nicht vorhanden waren. Deswegen dient die Einspeisung des primären Datensatzes a) dem Trainieren und somit Generieren von neuen KI-Modellen und b) der Prüfung und Evaluierung der generierten Modelle. Zusätzlich können anhand der Modelle wichtige neue Parameter detektiert werden, die einen großen Einfluss auf die Vorhersage des Behandlungsergebnisses haben. So kann auch überprüft werden, für wieviele Patienten das Modell den korrekten Therapieausgang vorhergesagt hat.

Mit den Algorithmen von BioVariance werden bei REVERT spezielle Modelle entwickelt, die vorhersagen, ob und wie ein Patient auf diverse Chemotherapeutika ansprechen wird, die schon seit Jahren auf dem Markt zugelassen sind. Während des Projekts wurden bereits einige Chemotherapeutika von verschiedenen Ärzten klassifiziert. Die Medikamente, die als effektive Behandlungsoption bei mCRC eingeschätzt wurden, stehen nun als Behandlungsoptionen für den weiteren Projektverlauf zur Verfügung. Ein trainiertes KI-Modell soll aus diesen Chemotherapeutika nun die Erstlinientherapie auswählen, die für den individuellen Patienten die größtmögliche Aussicht auf Erfolg bietet.

Was ist der aktuelle Status des Projekts und wie geht es weiter?

Mittlerweile wurden bereits einige KI-Modelle trainiert und am primären Datensatz getestet. Das Modell von BioVariance und die Modelle von 3 anderen REVERT-Mitgliedern werden nun dazu genutzt, im Rahmen einer Phase 2 Studie, die im März diesen Jahres startete, die am besten geeignete Estlinientherapie für echte Patienten vorherzusagen. Die ersten Patienten werden auch bereits gemäß den KI-basierten Therapieempfehlungen behandelt.

Der Fokus liegt aktuell auf der Verbesserung der Algorithmen des Maschinellen Lernens, um so treffende Vorhersagen zu machen wie möglich. In naher Zukunft sollen die KI-Modelle auch in der REVERT-App integriert werden. Dies ermöglicht den Ärzten, Patientendaten direkt online hochzuladen und sofort eine bestmögliche und patientenbasierte Empfehlung zur Erstlinientherapie zu erhalten.

Dieser Ansatz ist ein weiterer wichtiger Schritt in Richtung Personalisierte Medizin. Riesige Mengen an Patientendaten werden intensiv analysiert, um die bestmögliche Behandlung auf Basis der individuellen molekularen Gegebenheiten des Patienten zu finden. Bei der herkömmlichen Vorgehensweise hingegen wurden die Patienten bisher oft einfach in Staging- und Grading-Gruppen zusammengefasst und entsprechend auf die gleiche Art und Weise behandelt. Diese internationale klinische Studie wird schließlich zeigen, ob ein personalisierterer Therapieansatz die Überlebensrate der Patienten entscheidend verbessern kann.

Der Beitrag BioVariance ist Mitglied des EU-Förderprojekts REVERT erschien zuerst auf BioVariance - data-driven diagnostics.