{"id":3789,"date":"2023-10-24T11:34:05","date_gmt":"2023-10-24T09:34:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.isrec.ch\/?post_type=recherche&p=3789"},"modified":"2025-02-03T12:39:53","modified_gmt":"2025-02-03T11:39:53","slug":"abgleich-von-therapieantworten-in-ex-vivo-lymphomfragmenten-mit-der-klinischen-antwort-identifikation-von-strukturellen-merkmalen-im-gewebe-die-empfindlichkeit-oder-resistenz-gegenueber-gezielten-th","status":"publish","type":"recherche","link":"https:\/\/www.isrec.ch\/de\/forschung\/abgleich-von-therapieantworten-in-ex-vivo-lymphomfragmenten-mit-der-klinischen-antwort-identifikation-von-strukturellen-merkmalen-im-gewebe-die-empfindlichkeit-oder-resistenz-gegenueber-gezielten-th\/","title":{"rendered":"Lymphomorganoide<\/strong> – Prof. Elisa Oricchio (EPFL) und Dr. Anne Cairoli (CHUV)"},"content":{"rendered":"\n

Verwendung von Gewebe des Patienten zur Vorhersage der Wirksamkeit verschiedener Behandlungen, um die beste f\u00fcr jeden Patienten zu finden<\/em><\/h2>\n\n\n\n
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Der Einsatz molekularer und genetischer Ans\u00e4tze zur Personalisierung medizinischer Behandlungen ist auf dem besten Weg, die Krebstherapie zu revolutionieren, denn die personalisierte Medizin kann massgeschneiderte Therapien entwickeln und den Einsatz unwirksamer und oft schw\u00e4chender Molek\u00fcle vermeiden. Derzeit basiert die Krebsbehandlung auf dem Tumorstadium, dem Mutationsprofil und der klinischen Vorgeschichte, w\u00e4hrend entscheidende Faktoren wie die Heterogenit\u00e4t des Tumors und seine Mikroumgebung selten ber\u00fccksichtigt werden. Die letztgenannten Faktoren sind jedoch oft die variabelsten und k\u00f6nnen das Ansprechen auf die Therapie beeinflussen. Daher besteht ein dringender Bedarf, patientenspezifische Daten in die Entscheidung \u00fcber die Wahl der Behandlung einzubeziehen.<\/p>\n\n\n\n

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines automatisierten Kultursystems f\u00fcr von Patienten stammende Tumorexplantate. Diese Tumor-Avatare sind f\u00fcr jeden Patienten einzigartig und bieten eine Plattform, um die Empfindlichkeit jedes Tumors gegen\u00fcber verschiedenen Behandlungen zu testen. Diese Informationen k\u00f6nnten genutzt werden, um das klinische Ansprechen vorherzusagen und somit den H\u00e4mato-Onkologen bei der Auswahl des wirksamsten Molek\u00fcls f\u00fcr jeden Patienten zu unterst\u00fctzen. In diesem Projekt arbeitet das Team mit Patienten, die an einem Non-Hodgkin-Lymphom erkrankt sind, einer Krebsart, die von reifen Lymphozyten (einer Art von weissen Blutk\u00f6rperchen) ausgeht.<\/p>\n\n\n\n

Das Team hat eine Reihe vielversprechender erster Ergebnisse vorzuweisen. Zun\u00e4chst hat das Grundlagenforschungsteam eine Methode entwickelt, mit der kleine Fragmente des Tumorgewebes, die dem Patienten entnommen wurden, so kultiviert werden k\u00f6nnen, dass wichtige Merkmale des Gewebes, einschliesslich der zellul\u00e4ren Zusammensetzung und Architektur, erhalten bleiben. Diese Fragmente, Lymphomoide genannt, k\u00f6nnen anschliessend verwendet werden, um die Empfindlichkeit gegen\u00fcber verschiedenen Therapien zu testen. Ziel ist es, die Lymphomtechnologie als klinisches Instrument zu optimieren, um f\u00fcr jeden Lymphompatienten die am besten geeignete Behandlung zu finden. Das Team wird hochmoderne Bildanalysen r\u00e4umlicher Merkmale einsetzen, um die Wirkung der Behandlung sowohl auf das Lymphom als auch auf die benachbarten Zellen, die die Mikroumgebung des Tumors bilden, zu verstehen. Diese Technologie kann nicht nur dazu dienen, bestehende Behandlungen besser auf bestimmte Patienten abzustimmen, sondern auch zur Entdeckung neuer Therapien.<\/p>\n\n\n\n

Unwirksame Therapien sind mit potenzieller Toxizit\u00e4t verbunden und f\u00fchren letztlich zur Entstehung von resistenten Krankheiten, die schwieriger zu behandeln sind. Daher w\u00e4re die Einf\u00fchrung einer Technologie, die diese ineffizienten Behandlungen in der klinischen Routinepraxis direkt identifizieren k\u00f6nnte, bahnbrechend und k\u00f6nnte die Prognose und Lebensqualit\u00e4t der Patienten erheblich verbessern.<\/p>\n\n\n\n