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Die Verschiedenheit der Mutationen von Krebszellen, selbst unter Patienten, die unter der gleichen Krebsart leiden, beeinflusst auch jeweils die Ansprache auf eine Behandlung. Daher drehe man bei herkömmlichen Therapien oft an Stellschrauben, die für einen spezifischen Patienten keinen Effekt haben, erklärt Heinz Koeppl, Professor am Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik und Zweitmitglied im Fachbereich Biologie an der TU Darmstadt.

Er und seine Mitarbeiter entwickeln deshalb Computermodelle für die personalisierte Medizin, mit denen bereits vorab abschätzbar sein soll, ob eine bestimmte Therapie der erkrankten Person überhaupt hilft. Sie konstruieren dazu „virtuelle Patienten“ unter anderem aus Gen- und Protein-Daten der Krebszellen, aus Laborergebnissen von Zellversuchen sowie aus anderen Informationen und klinischen Untersuchungen.

Übertragbar auf andere Behandlungsmethoden

Innerhalb des Computermodells werden die molekularen Wechselwirkungen in den Krebszellen abgebildet. Wenn die Forscher also wissen wollen, wie ein Medikament wirkt, das ein bestimmtes Protein hemmt, kann in dem Computermodell einfach die Aktivität dieses Proteins verringert bzw. ausgeschaltet werden. „Wenn man verschiedene Wirkstoffe am Netzwerkmodell durchspielt kann man einem Patienten die beste verfügbare Therapie vorschlagen. Das ist die Idee der personalisierten Medizin“, so Koeppl. Auch andere Behandlungsmethoden können mit solchen Modellen getestet werden.

Die Forschungsarbeiten der Darmstädter Wissenschaftler sind im Rahmen der EU-Projekte PrECISE und iPC eingebunden. Letzteres ist jetzt im Februar 2019 mit einer Laufzeit von vier Jahren gestartet und konzentriert sich im Konkreten auf die Entwicklung von Computermodellen für zwei verschiedene Leukämiearten.

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BSN