Genetische Marker können Therapieansprechen vorhersagen

Krebstherapien werden immer individueller. Ist das Tumorgenom bekannt, kann die Krebsbehandlung mit den mittlerweile verfügbaren, hochspezifischen Therapeutika deutlich zielgerichteter erfolgen. Um prädiktive Biomarker zu identifizieren, die dabei unterstützen, eine geeignete personalisierte Therapieentscheidung zu treffen, analysierten Forschende des Unternehmens Genentech und der Stanford University klinisch-genomische Daten von 78.287 Krebspatienten.

Das Forschungsteam um Professor Dr. Ruishan Liu fand 776 genomische Veränderungen, die bei 20 Krebsarten das Ansprechen auf spezifische Immuntherapien, Chemotherapien oder auf Treibermutationen zielende Therapien beeinflussen könnten. Die Ergebnisse wurden kürzlich im Fachjournal »Nature Communications« publiziert.

Damit erweitern die Forschenden ihre Erkenntnisse aus einer früheren Arbeit aus dem Jahr 2021, in der sie 458 statistisch signifikante Gen-Behandlungs-Interaktionen bei acht gängigen Krebsarten identifizierten – auf Basis einer Kohorte von 40.903 Patienten.

Als Datenquelle der aktuellen Studie diente den Forschenden die »Clinico-Genomic Database« (CGDB), in der genomische Daten von Patienten zusammen mit klinischen Daten abgelegt sind, wodurch ein umfassenderes Bild von Krebspatienten zur Verfügung steht. Etwa 280 US-Krebskliniken speisen die Datenbank mit Patientenakten.

Die genomischen Daten wurden mittels einer speziellen Sequenzierung (Next-Generation Sequencing, NGS) von mehr als 300 krebsrelevanten Genen gewonnen. Der Datensatz umfasst 20 verschiedene Krebsarten, und 84,2 Prozent der Sequenzierungen wurden an Gewebeproben durchgeführt, die vor Beginn der Erstlinientherapie entnommen wurden.

Mithilfe geeigneter statistischer Methoden wurden Zusammenhänge zwischen Genmutationen und dem Gesamtüberleben (OS) ermittelt, unter Berücksichtigung von Störfaktoren wie Alter, Geschlecht, Ethnie oder der Zeit bis zur Diagnose.