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Hautkrebs-Therapie

Welche Patienten sollten Checkpoint-Hemmer bekommen?

Checkpoint-Inhibitoren haben die Überlebenswahrscheinlichkeiten von Melanom-Patienten entscheidend verbessert. Aber längst nicht jeder Patient ist ein Responder. Zur besseren Vorhersagbarkeit des Ansprechens dieser Immuntherapie wird intensiv nach Biomarkern gesucht.
Theo Dingermann
23.09.2022  08:00 Uhr

Derzeit ist nur ein einziger von der FDA zugelassener Biomarker als Prädiktor für die Melanom-Behandlung Immun-Checkpoint-Inhibitoren (ICI) zugelassen. Dieser Test basiert auf »Next-Generation-Sequencing (NGS)«-Verfahren, wobei Tumorprofile mit quantifizierten Treibermutationen ermittelt werden, um so eine Aussage für ein therapeutisches Ansprechen zu ermöglichen. Allerdings sind die in diesem Test verwendeten Marker kaum mit den Mechanismen verknüpft, die einer erfolgreichen Immun-Tumortherapie zugrunde liegen.

Forschende des Wistar Instituts in Philadelphia, USA, ist es nun gelungen, insbesondere Mutationen in den Prozessen zu identifizieren, die an der Regulation der Leukozyten- und T-Zell-Proliferation beteiligt sind. Diese Mutationen seien nützliche Biomarker für eine zuverlässige und stabile Vorhersage des ICI-Therapieansprechens, berichten Andrew Patterson und Noam Auslander im Fachjournal »Nature Communications«.

»Unsere Arbeiten zielen darauf ab, bessere und biologisch besser interpretierbare genomische Prädiktoren für das Ansprechen auf eine Immuntherapie zu ermitteln«, schreibt Auslander in einer Pressemitteilung des Wistar Instituts und gegenüber dem Nachrichtenportal »Genetic Engineering & Biotechnology News«. »Wir brauchen bessere Biomarker, um Patienten auszuwählen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit auf eine ICI-Therapie ansprechen, und um zu verstehen, welche Faktoren dazu beitragen können, das Ansprechen zu verbessern und die Zahl der Patienten zu erhöhen.«

»Wir brauchen bessere Biomarker«

Die Forschenden kamen den neuen Biomarkern auf die Spur, indem sie mithilfe von maschinellem Lernen und öffentlich zugänglichen anonymisierten klinischen Daten Klassifikatoren anhand von Mutationen innerhalb verschiedener biologischer Prozessketten trainierten. Dazu evaluierten sie eine Vielzahl unterschiedlicher Auswahl- und Klassifizierungsmethoden für bestimmte biologische Merkmale.

Vor allem Mutationen in Proliferations-Regulationsprozessen für Leukozyten und T-Zellen erwiesen sich als stabile Prädiktoren bei der Analyse verschiedener Datenkohorten von Melanom-Patienten, die mit Immun-Checkpoint-Inhibitoren behandelt worden waren. 

»Wir brauchen bessere Biomarker, um die Auswahl der Patienten zu unterstützen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit auf die ICI-Therapie ansprechen«, sagt Assistenzprofessorin Auslander. Andrew Patterson, Doktorand und Erstautor der Veröffentlichung, erläutert, dass es ihnen gelang, mit den eingesetzten Verfahren Marker zu identifizieren, die zuverlässiger vorhersagen, ob ein Patient auf die ICI-Therapie ansprechen wird als dies mit der aktuellen Standardmethode möglich ist. Zudem seinen die von ihnen identifizierten Biomarker auch enger mit dem Interventionsprinzip verknüpft, so dass plausiblere Schlussfolgerungen möglich sind, so der Wissenschaftler.

Mit dieser ersten Publikation ist die Arbeit jedoch nicht abgeschlossen, betonen die Forschenden. Man müsse weiter daran arbeiten, die Vorhersage-Genauigkeit für ein Ansprechen der kostspieligen Therapien zu erhöhen und die biologischen Mechanismen besser verstehen zu lernen, auf deren Basis Response oder Non-Response beruhen, unterstreichen die Autoren.

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