Darmkrebs ist eine der h\u00e4ufigsten Krebsarten weltweit. Patienten mit der Diagnose „metastasierender Darmkrebs“ (mCRC) haben oft nur eine geringe \u00dcberlebenschance, wobei nur 20 % der Patienten nach der Diagnosestellung l\u00e4nger als 5 Jahre \u00fcberleben. Au\u00dferdem wirken Standardtherapien nicht bei allen Patienten gleich gut, weshalb inzwischen sehr viel Forschung auf dem Gebiet der Darmkrebsbehandlung betrieben wird. Aus diesem Grund hat sich die BioVariance GmbH am REVERT-Projekt beteiligt, welches darauf abzielt die Behandlung von mCRC zu verbessern und zu personalisieren.<\/p>\n
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Was ist metastasierender Darmkrebs?<\/strong> <\/p>\n Die Klassifizierung von mCRC-Patienten trifft der Onkologe auf Basis der anatomischen Tumorcharakteristika, dem „Grading“ und „Staging“. Grading beschreibt hierbei, wie \u00e4hnlich die Tumorzelle einer normalen Zelle ist. Staging hingegen erlaubt eine Aussage \u00fcber die Gr\u00f6\u00dfe und Streuf\u00e4higkeit des Tumors. Da nicht alle Patienten die gleichen vorhandenen Biomarker (messbare Parameter von biologischen Prozessen, die eine gewisse prognostische oder diagnostische Aussagekraft haben) und k\u00f6rperliche Gegebenheiten (Messgr\u00f6\u00dfen wie Gewicht, Gr\u00f6\u00dfe, 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 f\u00fcr die Therapieentscheidung miteinbezogen werden.<\/p>\n <\/p>\n Was bedeutet REVERT?<\/strong> <\/p>\n Was ist das Ziel des Projekts?<\/strong><\/p>\n 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 Krankenh\u00e4user in den beteiligten EU-L\u00e4ndern besucht haben. Die generierte Datenbank wird anschlie\u00dfend als Basis f\u00fcr die Entwicklung neuer spezialisierter Modelle mit Fokus auf Maschinellem Lernen eingesetzt, um die Auswahl von personalisierteren Behandlungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr neue Patienten zu erm\u00f6glichen. Das trainierte KI-Modell soll dann zuk\u00fcnftig eine individuell passende Erstlinientherapie f\u00fcr jeden neuen Patienten vorhersagen, der bisher noch keine Krebsbehandlung erhalten hat. Zus\u00e4tzlich zur Entwicklung der Modelle werden klinische Studien mit neuen Patienten durchgef\u00fchrt, die sich dazu entscheiden, sich gem\u00e4\u00df dem KI-basierten Ergebnis behandeln zu lassen. Diese prospektive Studie wird mit bereits zugelassenen und langj\u00e4hrig erprobten Chemotherapeutika durchgef\u00fchrt, nicht mit neuen Medikamenten. Mit den KI-basierten Ergebnissen soll den \u00c4rzten ein objektiverer Entscheidungsfaktor bereitgestellt werden, welcher frei von den subjektiven Einsch\u00e4tzungen des behandelnden Arztes ist. Dar\u00fcberhinaus wird die Softwarel\u00f6sung in einer speziellen App integriert, welche die \u00c4rzte zus\u00e4tzlich bei der Entscheidungsfindung unterst\u00fctzen soll.<\/p>\n <\/p>\n Was ist Maschinelles Lernen und wie wird es im Verlauf des Projekts eingesetzt? <\/strong> <\/p>\n 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. W\u00e4hrend des Projekts wurden bereits einige Chemotherapeutika von verschiedenen \u00c4rzten klassifiziert. Die Medikamente, die als effektive Behandlungsoption bei mCRC eingesch\u00e4tzt wurden, stehen nun als Behandlungsoptionen f\u00fcr den weiteren Projektverlauf zur Verf\u00fcgung. Ein trainiertes KI-Modell soll aus diesen Chemotherapeutika nun die Erstlinientherapie ausw\u00e4hlen, die f\u00fcr den individuellen Patienten die gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Aussicht auf Erfolg bietet.<\/p>\n <\/p>\n Was ist der aktuelle Status des Projekts und wie geht es weiter?<\/strong><\/p>\n Mittlerweile wurden bereits einige KI-Modelle trainiert und am prim\u00e4ren 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 M\u00e4rz diesen Jahres startete, die am besten geeignete Estlinientherapie f\u00fcr echte Patienten vorherzusagen. Die ersten Patienten werden auch bereits gem\u00e4\u00df den KI-basierten Therapieempfehlungen behandelt.<\/p>\n <\/p>\n Der Fokus liegt aktuell auf der Verbesserung der Algorithmen des Maschinellen Lernens, um so treffende Vorhersagen zu machen wie m\u00f6glich. In naher Zukunft sollen die KI-Modelle auch in der REVERT-App integriert werden. Dies erm\u00f6glicht den \u00c4rzten, Patientendaten direkt online hochzuladen und sofort eine bestm\u00f6gliche und patientenbasierte Empfehlung zur Erstlinientherapie zu erhalten.<\/p>\n <\/p>\n Dieser Ansatz ist ein weiterer wichtiger Schritt in Richtung Personalisierte Medizin. Riesige Mengen an Patientendaten werden intensiv analysiert, um die bestm\u00f6gliche Behandlung auf Basis der individuellen molekularen Gegebenheiten des Patienten zu finden. Bei der herk\u00f6mmlichen 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 schlie\u00dflich zeigen, ob ein personalisierterer Therapieansatz die \u00dcberlebensrate der Patienten entscheidend verbessern kann.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Darmkrebs ist eine der h\u00e4ufigsten Krebsarten weltweit. 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\nDie dritth\u00e4ufigste Krebsart weltweit ist der Darmkrebs, welcher sich im Dickdarm oder Rektum des menschlichen K\u00f6rpers bildet. mCRC bezeichnet hierbei die metastasierende Form dieser Krebsart und\u00a0 l\u00e4sst sich zwischen rechts- und linksseitigem Darmkrebs unterscheiden. Er tritt h\u00e4ufiger bei M\u00e4nnern auf als bei Frauen, wobei Frauen h\u00e4ufiger an der rechtsseitig entstehenden Variante leiden. Der rechtsseitige mCRC agiert deutlich aggressiver und wird begleitet von einer schlechteren \u00dcberlebensprognose. Die linksseitige Variante wei\u00dft eine bessere Prognose bez\u00fcglich des progressionsfreien \u00dcberlebens auf. Dies beschreibt, wie lange ein Patient nach der Krebsbehandlung ohne ein erneutes Fortschreiten des Tumors \u00fcberlebt. Viele mCRC-F\u00e4lle lassen sich auf ein hohes Alter des Patienten zur\u00fcckf\u00fchren, einer der Risikofaktoren f\u00fcr mCRC. Weitere Risikofaktoren sind ein schlechter Lebenswandel (ungesunde Ern\u00e4hrung, Alkoholkonsum, etc.) und seltener auch genetische Faktoren.<\/p>\n
\nDie Abk\u00fcrzung REVERT leitet sich von dem langen Titel \u201ctaRgeted thErapy for adVanced colorEctal canceR paTients\u201d ab, zu deutsch „gezielte Therapie f\u00fcr Patienten mit fortgeschrittenem Darmkrebs“. REVERT ist ein internationales und von der EU gef\u00f6rdertes Projekt, welches 2020 startete und voraussichtlich Ende 2023 abgeschlossen wird. Spezialisierte Fachkr\u00e4fte aus Italien, Spanien, Schweden, Luxemburg, Rum\u00e4nien und Deutschland sind an dem Projekt beteiligt, wobei die Teams aus \u00c4rzten, Pathologen, Biologen, Softwareentwicklern und Spezialisten der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) bestehen. Die BioVariance GmbH wird hierbei ihre Erfahrungen im Umgang mit K\u00fcnstlicher Intelligenz zur Verf\u00fcgung stellen und einige Softwarel\u00f6sungen im Bereich des Maschinellen Lernens beisteuern.<\/p>\n
\nAlgorithmen des Maschinellen Lernens nutzen spezielle zugrundeliegende mathematische Modelle, um in den Patientendaten bestimmte Muster zu erkennen. Der prim\u00e4re REVERT-Datensatz enth\u00e4lt Informationen zu diversen Krebsbehandlungsmethoden, \u00dcberlebensraten der Patienten und \u00fcber 150 weitere molekulare und klinische Parameter von Hunderten mCRC-Patienten der letzten 10 Jahre. Die zugrundeliegenden mathematischen Modelle erlauben die Ableitung neuer Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten aus dem Datensatz, welche die Vorhersage eines Behandlungserfolgs f\u00fcr neue Patienten erm\u00f6glichen, deren Daten im prim\u00e4ren Datensatz noch nicht vorhanden waren. Deswegen dient die Einspeisung des prim\u00e4ren Datensatzes a) dem Trainieren und somit Generieren von neuen KI-Modellen und b) der Pr\u00fcfung und Evaluierung der generierten Modelle. Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen anhand der Modelle wichtige neue Parameter detektiert werden, die einen gro\u00dfen Einfluss auf die Vorhersage des Behandlungsergebnisses haben. So kann auch \u00fcberpr\u00fcft werden, f\u00fcr wieviele Patienten das Modell den korrekten Therapieausgang vorhergesagt hat.<\/p>\n