Mehrschichtige Daten zur Verbesserung der Diagnose, Vorhersage der Therapieresistenz und zum Vorschlagen gezielter Therapien bei HGSOC (DECIDER)

Die Resistenz gegen Chemotherapie trägt am stärksten zur Sterblichkeit bei fortgeschrittenen Krebsarten bei, und es bleiben große Herausforderungen, wirksame Behandlungsmodalitäten für Krebspatienten mit metastasierter und rezidivierender Erkrankung zu finden. Hochgradiger seröser Eierstockkrebs (HGSOC) wird in der Regel in einem Stadium diagnostiziert, in dem die Krankheit bereits weit auf das Abdomen ausgebreitet ist, und der aktuelle Behandlungsstandard besteht aus einer Operation, gefolgt von einer auf Platin-Taxan basierenden Chemotherapie und einer Erhaltungstherapie. Während 90 % der HGSOC-Patienten nach Operation und Chemotherapie keine klinisch nachweisbaren Anzeichen von Krebs zeigen, leben nur 43 % der Patienten fünf Jahre nach der Diagnose aufgrund eines chemoresistenten Krebses.

Diese prospektive Beobachtungsstudie konzentriert sich auf die Aufdeckung wichtiger Mechanismen, die eine Chemoresistenz bei HGSOG-Patienten verursachen, und auf die Ableitung personalisierter Behandlungsschemata für chemotherapieresistente HGSOC-Patienten. Die Forscher rekrutieren neu diagnostizierte HGSOC-Patienten im fortgeschrittenen Stadium, die dann während ihrer Krebsbehandlung sorgfältig überwacht werden. Die Längsprobenentnahme umfasst digitalisierte H&E-gefärbte Histologie-Objektträger, die hauptsächlich während der Routinediagnostik gesammelt wurden, frische Tumor- und Aszitesproben für Next-Generation-Sequenzierung/Proteomik (WGS, RNA-seq, DNA-Methylierung, ChIP-seq, Massenzytometrie usw.) und ex vivo Experimente, Plasmaproben für Analysen der zirkulierenden Tumor-DNA (ctDNA). Eine breite Palette klinischer Parameter wie Labor- und radiologische Parameter (z. B. FDG-PET/CT), gegebene Krebsbehandlungen und deren Ergebnisse werden erfasst.

Das allgemeine Ziel besteht darin, einen klinisch nützlichen Ansatz für die Präzisionsonkologie zu etablieren, der auf mehrstufigen Daten basiert, die im Längsschnitt gesammelt wurden, und die wirksamsten und validiertesten Entdeckungen in die klinische Anwendung zu überführen. Das DECIDER-Projekt wird KI-gestützte Diagnosewerkzeuge, hochmoderne Softwareplattformen für die klinische Entscheidungsfindung, neuartige Datenanalyse- und Integrationsmethoden sowie Ex-vivo-Medikamentenscreening-Ansätze mit hohem Durchsatz produzieren.