IntSim-Onko – Integration von klinischen und molekulären Daten in der Präzisionsonkologie zur Entwicklung eines auf Ähnlichkeitsmaßen basierenden Algorithmus für Therapieempfehlungen
Projektbeschreibung
Ziel der Präzisionsonkologie ist es, Patientinnen und Patienten entsprechend ihrer jeweiligen Tumorerkrankung und ihrer individuellen gesundheitlichen Lage zu behandeln. In der Praxis basieren die ärztlichen Therapieempfehlungen derzeit jedoch fast ausschließlich auf genetischen Testergebnissen ohne Mustervergleiche, also ohne systematischen Abgleich mit weiteren wichtigen individuell unterschiedlich auftretenden Charakteristika der Erkrankung.
Im Projekt IntSim-Onko werden solche Mustervergleiche erforscht, konkret geht es um die Wechselbeziehungen zwischen diagnostischen Methoden, krankmachenden genetischen Veränderungen und der Nutzung vorhandener Studienergebnisse zur Bestimmung passender Therapien. Mittels maschinellen Lernens – computergestützten Berechnungen also – sollen systematisch geeignete Merkmale und Muster erkannt werden, um eine überprüfbare und verbesserte medizinische Versorgung zu erreichen.
Zunächst erstellt das Projektteam wissenschaftlich fundiert Modelldatensätze aus vorhandenen Daten der vergangenen fünf Jahre, um damit wiederkehrende Muster in den Wechselbeziehungen zu identifizieren sowie die Eignung der jeweiligen Methoden zu bewerten. Um die Berechnungen zu präzisieren und zu verfeinern, werden danach Daten von Patientinnen und Patienten erhoben und in das Berechnungsverfahren eingespeist. Aus den Ergebnissen wird langfristig ein erster Entwurf für eine medizinische Leitlinie abgeleitet, also Handlungsempfehlungen, die Ärztinnen und Ärzte in der Praxis unterstützen sollen. Das Projekt wird für drei Jahre mit insgesamt ca. 1,2 Millionen Euro gefördert.
Die Arbeiten des Projektes werden Ärztinnen und Ärzten wesentlich bei ihren Entscheidungen helfen, diese auch nachvollziehbarer machen und damit die Patientenversorgung qualitativ verbessern. Die im Projekt etablierten Berechnungsverfahren (Algorithmen) sollen im Rahmen der Präzisionsonkologie langfristig in allen in Frage kommenden Behandlungszentren angewandt, überprüft und weiterentwickelt werden.
Konsortialpartner
Humboldt-Universität zu Berlin
Themenfeld: Datengestützte Entscheidungsfindung zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung
Sitz des Antragstellers: Berlin
Status: laufend
Kontakt
Dr. Manuela Benary
Charité – Universitätsmedizin Berlin
Berliner Institut für Gesundheitsforschung (BIH)
Charitéplatz 1
10117 Berlin
+49 30 450543608
manuela.benary@charite.de