Computerplattform hilft, Krebspatienten Studien zu zielgerichteten Therapien zuzuordnen

MatchMiner verkürzt die Zeit, um geeignete präzisionsmedizinische Studien für einzelne Patienten zu identifizieren.

Bei immer mehr Krebspatienten ein wird genomisches Profil ihres Tumors erstellt. Gleichzeitig werden immer mehr Therapien, die auf genomische Veränderungen abzielen, in klinische Studien aufgenommen. Da kann die Aufgabe, Patienten mit Studien zu verknüpfen, für die sie in Frage kommen, eine besondere Herausforderung darstellen. Eine am Dana-Farber Cancer Institute in Boston, USA, entwickelte Computerplattform macht den Prozess der Zuordnung sowohl einfacher als auch schneller, berichten ihre Designer in einer neuen Studie.

Die Plattform namens MatchMiner hilft Klinikärzten und klinischen Wissenschaftlern, potenzielle Übereinstimmungen zwischen Patienten und Studien zu zielgerichteten Therapien zu finden, die auf genetischen Veränderungen in den Tumoren der Patienten basieren. Während eines Zeitraums von fünf Jahren bei Dana-Farber trug sie dazu bei, dass etwa jeder 5. Patient mit genomischen Daten in MatchMiner an präzisionsmedizinischen Studien teilnahm. Sie beschleunigte auch den Prozess der Aufnahme von Patienten in solche Studien um mehr als 20%, stellten die Autoren der in “npj Precision Oncology” veröffentlichten Studie fest.

„Die Erstellung der Profile von Patiententumoren hinsichtlich genomischer Veränderungen ist zu einem weit verbreiteten Bestandteil der Krebsbehandlung geworden, insbesondere da neue Medikamente, die auf diese Veränderungen abzielen, in klinische Studien gehen oder als Krebstherapien zugelassen werden“, sagt Dr. Tali Mazor, Co-Hauptautorin der Veröffentlichung mit Dana-Farber-Kollege Dr. Harry Klein. „Die Kombination aus dieser wachsenden Menge genomischer Daten und der zunehmenden Anzahl von Studien zur Präzisionsmedizin hat zu einer Art Abkopplung geführt: Es kann eine schwierige Aufgabe sein, die richtige Studie für jeden Patienten zu finden. MatchMiner hilft, diese Lücke zu schließen.“

Die von der Knowledge Systems Group bei Dana-Farber unter der Leitung von Dr. Ethan Cerami und Dr. Michael Hassett entwickelte Plattform knüpft an die umfangreichen Programme von Dana-Farber in den Bereichen Genomanalyse und klinische Forschung an. In den letzten zehn Jahren haben mehr als 40.000 Patienten am Institut ihr Tumorgewebe auf Veränderungen in über 400 krebsrelevanten Genen untersuchen lassen. Das Institut und seine Partner führen Tausende klinischer Studien durch oder nehmen daran teil, darunter etwa 450 zu zielgerichteten Therapien seit 2017. MatchMiner, das 2016 eingeführt wurde, verknüpft diese Systeme, um Patienten mit geeigneten Studien zusammenzubringen.

„MatchMiner kann von einem Onkologen oder anderen Klinikarzt verwendet werden, um Studienoptionen für einen einzelnen Patienten zu suchen“, bemerkt Klein. „Oder es kann von einem Studienteam verwendet werden, um potenzielle Studienteilnehmer zu identifizieren, indem es einen genomischen Filter einrichtet, der Kandidaten nach bestimmten genomischen Kriterien durchsucht.“

Im Gegensatz zu den meisten anderen Matching-Plattformen, die für die Verwendung an einem einzelnen Krebszentrum konzipiert sind, ist MatchMiner Open Source und kann von anderen Institutionen angepasst werden. Wenn neue Studien bei Dana-Farber eröffnet werden, überprüft ein Kurator sie, um zu sehen, ob sie in MatchMiner aufgenommen werden sollten, um sicherzustellen, dass die Plattform auf dem neuesten Stand ist. Zum Stand vom März 2021 sind 354 präzisionsmedizinische Studien in MatchMiner integriert.

In der neuen Veröffentlichung analysierten die Wissenschaftler Anmeldedaten für präzisionsmedizinische Studien bei Dana-Farber, um festzustellen, ob MatchMiner den Prozess der Suche nach einer geeigneten Studie für Patienten, bei deren Tumor ein genomisches Profil erstellt worden war, beschleunigt hat. Die Forscher fanden 166 Fälle, in denen die Plattform eine potenzielle Übereinstimmung zwischen einem Patienten und einer Studie identifizierte und das Studienteam oder der Onkologe des Patienten die Übereinstimmung sah, was zur Zustimmung des Patienten zur Teilnahme an der Studie führte.

Um die Auswirkungen der Plattform weiter zu bewerten, verglichen die Forscher die „Zeit bis zur Zustimmung“ – die Zeit zwischen der Erstellung des genetischen Tumorprofils und der Zustimmung des Patienten zur Teilnahme an der Studie – für die 166 Zustimmungen, die über MatchMiner eingeholt wurden, und für 353 Zustimmungen, die ohne die Plattform eingeholt wurden . „Wir haben festgestellt, dass die Zeit bis zur Zustimmung für die MatchMiner-Gruppe 55 Tage schneller war als für die Nicht-MatchMiner-Gruppe, eine Verbesserung von 22%“, sagt Klein.

MatchMiner verknüpft Patienten mit Studien nicht nur nach den molekularen Merkmalen des Tumors des Patienten, sondern auch nach Patientenalter und Tumortyp. Andere Studienkriterien, wie z. B. Tumorstadium, vorherige Behandlung und der allgemeine Gesundheitszustand des Patienten, werden für eine Patienten-Studien-Übereinstimmung nicht berücksichtigt. Infolgedessen seien die von MatchMiner vorgeschlagenen Übereinstimmungen vorläufig und müssten weiterverfolgt werden, um sicherzustellen, dass die Patienten alle Studienkriterien erfüllen, sagen die Forscher.

„MatchMiner bietet einen Ausgangspunkt, um geeignete Studien für Patienten zu finden, deren Tumore definierte genetische Veränderungen haben“, sagt Mazor. Die Designer der Plattform werden daran arbeiten, ihre Fähigkeiten zu erweitern, um eine umfassendere Übereinstimmung zu erzielen, fügt sie hinzu. Durch eine Zusammenarbeit mit Dr. Kenneth Kehl testet MatchMiner KI-basierte Vorhersagen, um Patienten besser zu identifizieren, die möglicherweise bald eine neue therapeutische Option wie eine klinische Studie benötigen.

MatchMiner steht zur Übernahme an anderen Institutionen zur Verfügung.

Weitere Informationen: matchminer.org