ZPM-Translationsprojekt
Definition, Klassifizierung und Harmonisierung komplexer, prädiktiver Biomarker
Um abzuschätzen, wie gut eine Krankheit auf eine medizinische Behandlung reagieren wird, benutzt man in der Medizin prädiktive („vorhersagende“) Biomarker. Einfache Biomarker sind zum Beispiel punktuelle Veränderungen im Erbgut. Manchmal ist eine Krebserkrankung aber auch ein Zusammenspiel verschiedener Faktoren. Es kann wichtig sein für die Wirksamkeit einer bestimmten Therapie herauszufinden, wie stark das Erbgut eines Tumors bereits verändert ist (Tumormutationslast) oder welche Genabschnitte verstärkt oder vermindert abgelesen und in Proteine übersetzt werden. Um diese komplexeren Biomarker bestimmen zu können, benötigt man oft verschiedenen Technologien und einzigartige Algorithmen. Ziel dieses Projektes ist es komplexe Biomarker, die aus mehreren Komponenten bestehen, in den ZPM zu etablieren. Dadurch werden die Vorhersagen über die Tumorantwort auf personalisierte und zielgerichtete Therapien verbessert.
Leitung: Prof. Dr. Albrecht Stenzinger, Universitätsklinikum Heidelberg
Partner: ZPM-Heidelberg, ZPM-Freiburg, ZPM-Tübingen
Laufzeit: Juni 2020 - Februar 2022
Förderung im Rahmen des Förderprojektes "ZPM-Netzwerk BW" durch das Ministerium für Soziales und Integration, Baden-Württemberg.
Titelbild: @ RFBSIP / Adobe Stock (Ausschnitt)
Komplexe Biomarker und ihre Rolle in der personalisierten Onkologie.
Bakterien auf der Haut und im Darm haben einen Einfluss auf die Wirkung von Medikamenten. Kann man das Mikrobiom von Betroffenen nutzen um vorherzusagen, welche Therapie bei Schuppenflechte am besten anschlagen wird?
Netzwerk der Zentren für Personalisierte Medizin
Gefördert über das Programm „Digitalisierung in der Medizin und Pflege“ des Ministeriums für Soziales und Integration des Landes Baden-Württemberg
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