Von anderen Patienten lernen:
Multiples Myelom - Datenbank ermöglicht genaue Prognosen

Das Multiple Myelom ist eine bösartige Erkrankung des Knochenmarkes. Plasmazellen teilen sich, was zu Wucherungen im Knochenmark führt. Die anfänglich unspezifischen Symptome wie Knochenschmerzen, Anämie,Nierenfunktionsverschlechterung, Müdigkeit oder Gewichtsverlust führen dazu, dass die Krankheit meist erst spät erkannt wird. Ungefähr 6.500 Patienten erkranken pro Jahr in Deutschland, wobei für die meisten dieser Patienten das Multiple Myelom eine lebensbegrenzende Erkrankung ist.

„Trotz der Einführung neuer Medikamente ist eine Verbesserung der Diagnostik und der Therapie dringend notwendig, da die Krankheit sehr unterschiedlich verlaufen kann“, sagt Professor Dr. Hartmut Goldschmidt vom Universitätsklinikum Heidelberg. Dort hat er mit seinem Team eine große Datenbank mit Proben von an Multiplem Myelom erkrankten Patienten aufgebaut, die zudem ständig erweitert wird. Ziel der Wissenschaftler ist es, durch umfassende Analyse dieser Daten neue Prognosefaktoren zu entdecken, die Auskunft über den Verlauf der individuellen Krankheit eines jeden Patienten geben.

Dafür haben die Wissenschaftler Zellen aus den Proben der Patienten gesammelt, sowie die RNA und DNA aufgearbeitet und analysiert. Diese enormen Datenmengen wurden im nächsten Schritt durch medizininformatische Tools zusammengeführt. Das ermöglichte den Wissenschaftlern, die molekularen Daten im Zusammenhang mit dem jeweiligen klinischen Krankheitsverlauf zu untersuchen. Hierfür arbeiten Hämatologen, Epidemiologen, Molekularbiologen, Statistiker und Medizininformatiker Hand in Hand. Gemeinsam haben die Forscher bereits genetische Variationen entdeckt, die mit Komplikationen des Multiplen Myeloms, wie Knochenerkrankungen, einhergehen. In Kürze wird es möglich sein, neue ­Patienten auch molekulargenetisch zu untersuchen und anhand dieser Ergebnisse aus der Datenbank für jeden zu transplantierenden ­Patienten einen spezifischen Report zu erstellen, der sowohl mögliche Risiken als auch Prognosen des Krankheitsverlaufes anzeigt.

Professor Goldschmidt erklärt, wie dieser Ansatz den Patienten helfen kann: „Wir werden aufgrund der Ergebnisse Hochrisikopatienten in Studien gesondert behandeln. Es ist nun anhand der Datenbank möglich, die Prognose der Patienten zu bestimmen.“ Diese präziseren Prognosen erlauben, die Therapiestärke bei Patienten mit guten Prognosen zu reduzieren und somit die schweren Nebenwirkungen zu vermindern. Diese Prognosebestimmung muss zum Einsatz am ­Patienten in die Klinik überführt werden.

Spotlight aus dem Konsortium CLIOMMICS - Clinically-applicable, omics-based assessment of survival, side effects, and targets in multiple myeloma, aus der Broschüre "Systemmedizin - Von Big Data zur personalisierten Medizin".