Leberkarzinome früher erkennen – besser behandeln

Die Früherkennung des hepatozellulären Karzinoms (HCC) bleibt eine der größten Herausforderungen in der Hepatologie. Insbesondere im Frühstadium stößt die konventionelle Überwachung mittels Ultraschalls an ihre Grenzen. Der CE-IVD Algorithmus GAAD bietet jetzt neue Chancen: Klinisch geprüft, biomarkerbasiert und einfach integrierbar in bestehende Abläufe unterstützt er eine präzisere Diagnose.

Innovative Diagnostik mit GAAD

Trotz regelmäßiger Surveillance wird HCC in der klinischen Realität weiterhin häufig erst im
fortgeschrittenen Stadium diagnostiziert – mit schwerwiegenden Auswirkungen auf die Prognose. Im Frühstadium beträgt die 5-Jahres-Überlebensrate bis zu 70 %, im Spätstadium liegt sie unter 5 %.¹

Hier setzt der GAAD Algorithmus (Gender-Age-AFP-PIVKA II) an: Er berechnet auf Basis von Elecsys^® AFP, Elecsys^® PIVKA-II, Alter und Geschlecht einen semiquantitativen Risiko-Score (0–10), der die Wahrscheinlichkeit für das Vorliegen eines HCC abbildet. Ab einem Cut-Off von 2,57 wird eine weitere diagnostische Abklärung empfohlen.^2,3 Der Risiko-Score liefert somit eine klare, evidenzbasierte Entscheidungsgrundlage für weiterführende Diagnostik und ermöglicht eine optimierte Therapieplanung.

Die Vorteile:

• Einfach interpretierbarer Test durch klinisch validierten Cut-Off²
• Überzeugende klinische Leistung in ersten Veröffentlichungen^3,4
• CE-Kennzeichnung und Integration in vollautomatische IVD-Plattform²

Einfache Integration in den klinischen Alltag

Der GAAD Algorithmus lässt sich über die zentrale Plattform navify^® Algorithm Suite nahtlos in bestehende klinische IT-Systeme einbinden. Die Risikoermittlung erfolgt automatisiert auf Basis vorliegender Patientendaten, ohne zusätzlichen Aufwand für medizinisches Personal. Ergebnisse werden standardisiert bereitgestellt und lassen sich direkt in den klinischen Entscheidungsprozess einbinden. Dies steigert die Effizienz und ermöglicht mehr Zeit für das Wesentliche: Ihre Patient:innen.

Quellen:

1. El-Serag HB, et al., Ther Adv Gastroenterol 2011; 4(1): 5-10
2. GAAD Method Sheet. Reference: 09964533001
3. Piratvisuth T et al.,„Development and clinical validation of a novel algorithmic score (GAAD) for detecting HCC in prospective cohort studies”, Hepatology communications 2023, vol. 7,11, e0317.
4. Chan HLY et al., Performance Evaluation of the Elecsys GAAD Assay for the Detection of Hepatocellular Carcinoma Across Different Disease Stages and Etiologies - Presented at ISHVLD GHS 2021, 18–20 June, 2021. Global Hepatitis Summit.