Pressemitteilung/News

Bioinformatik
21.11.2016

Über den Tellerrand geschaut: Fachfremde Wissenschaftler bringen Erkenntnisgewinn

Ein eben in der Fachzeitschrift ‚Lancet Oncology‘ veröffentlichter Bericht zeigt, dass eine gemeinschaftliche Auswertung wissenschaftlicher Daten mit fachfremden Forschern zu einem Erkenntnisgewinn führen kann. Im aktuellen Fall bewirkte die interdisziplinäre Zusammenarbeit die Entdeckung, dass ein bis dahin wenig beachteter Biomarker einen wichtigen Beitrag zur Prognose von Prostatakrebs liefert.

Grafik: magicmine - Fotolia

Teilnehmer des Teams 'A Bavarian Dream' (nicht abgebildet: Philip Dargatz) Quelle: HMGU

Die  Studie entstand aus der Initiative DREAM Challenges*, die von Wissenschaftlern verschiedener Institutionen betrieben wird. Ziel des Wettbewerbs war es, die Vorhersage von Wirksamkeit und Toxizität einer bestimmten Behandlung bei Prostatakrebspatienten zu verbessern. Primär ging es darum, neue quantitative Maßstäbe für die prognostische Modellierung bei Prostatakrebs zu etablieren, die die klinische Entscheidungsfindung unterstützen und letztlich zum Verständnis des Krankheitsverlaufs beitragen. Das Ergebnis: Bereits bekannte klinische Faktoren wurden bestätigt  – und darüber hinaus ein bisher vernachlässigter Biomarker, Asparat-Aminotransferase, als wichtig für die Prognose erkannt. Das Prinzip, das hinter dieser Art Teamarbeit steht, ist ‚The Wisdom of Crowds‘, die Weisheit der Vielen.

Ein aus der Forschungsgruppe ‚Biostatistics‘ des Institute of Computational Biology (ICB) am Helmholtz Zentrum München hervorgegangenes Team beteiligte sich unter dem Namen „A Bavarian Dream“** am Wettbewerb und gehörte zu einer der Gewinnergruppen. Das neu entwickelte Modell kann das Risiko eines Patienten besser einschätzen. Der Gewinn für den Patienten liegt in einer individuellen Anpassung der Therapie.

„Es ist faszinierend, aus gemeinsam analysierten Daten von teilweise bereits Jahre zurückliegenden Studien solche Erkenntnisse zu gewinnen“, sagt. Dr. Christiane Fuchs, Gruppenleiterin von ‚Biostatistics‘ am ICB. „Hier sieht man, wie wichtig es für uns Wissenschaftler ist, Daten aus klinischen Studien mit der Community zu teilen“, betont Prof. Dr. Dr. Fabian Theis, Direktor des ICB.

Weitere Informationen

Originalpublikation
Prediction of overall survival for patients with metastatic castration-resistant prostate cancer: development of a prognostic model through a crowdsourced challenge with open clinical trial data; Justin Guinney et al.; Lancet Oncology. DOI: 10.1016/S1470-2045(16)30560-5

Link zur Publikation

*DREAM Challenges ist eine von Wissenschaftlern unterschiedlicher Ausrichtungen gestaltete und unterhalte Gemeinschaft, die dazu einlädt, Lösungen für verschiedene Themen auf dem Gebiet der Systembiologie und Translationalen Medizin zu suchen. Expertise und Unterstützung bietet dabei Sage Bionetworks mit seiner Infrastruktur der Synapse Plattform. dreamchallenges.org

**“A Bavarian Dream“ setzte sich zusammen aus Forschern des ICB, des Instituts für Gesundheitsökonomie und Management (IGM), der Technischen Universität München und des Johannes Wesling Klinikums Minden.

Das Helmholtz Zentrum München verfolgt als Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt das Ziel, personalisierte Medizin für die Diagnose, Therapie und Prävention weit verbreiteter Volkskrankheiten wie Diabetes mellitus und Lungenerkrankungen zu entwickeln. Dafür untersucht es das Zusammenwirken von Genetik, Umweltfaktoren und Lebensstil. Der Hauptsitz des Zentrums liegt in Neuherberg im Norden Münchens. Das Helmholtz Zentrum München beschäftigt rund 2.300 Mitarbeiter und ist Mitglied der Helmholtz-Gemeinschaft, der 18 naturwissenschaftlich-technische und medizinisch-biologische Forschungszentren mit rund 37.000 Beschäftigten angehören.

Das Institut für Computational Biology (ICB) führt datenbasierte Analysen biologischer Systeme durch. Durch die Entwicklung und Anwendung bioinformatischer Methoden werden Modelle zur Beschreibung molekularer Prozesse in biologischen Systemen erarbeitet. Ziel ist es, innovative Konzepte bereitzustellen, um das Verständnis und die Behandlung von Volkskrankheiten zu verbessern.


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