Individuelle Krebsbehandlung mit Organoidmodellen – eine wichtige Studie der ESMO 2024

Das Zeitalter der Präzisionsonkologie

Die Präzisionsonkologie verfolgt einen individuellen Ansatz in der Krebsbehandlung. Sie soll anhand genetischer Merkmale, Umwelteinflüsse und des Lebensstils die geeignetste Therapie bestimmen. Die moderne Medizin behandelt Erkrankungen häufig nach Standardprotokollen. Die Präzisionsonkologie berücksichtigt dagegen die besondere Situation des einzelnen Menschen und individualisiert den Behandlungsverlauf. Dies kann die Wirksamkeit erhöhen und Nebenwirkungen verringern.

Bisherige Anwendungen der Präzisionsonkologie

Zu den bisherigen Anwendungen gehören genetische Sequenzierung, Biomarkertests, zielgerichtete Therapien und Tests auf minimale Resterkrankung. Sie erkennen spezifische Mutationen und weitere biologische Merkmale eines Tumors, sodass diese Informationen in die Therapieauswahl einfließen können. Beispielsweise kann ein Tumor mit einer bestimmten Mutation mit einem darauf ausgerichteten Medikament wirksamer behandelt werden.

Was sind patientenabgeleitete Organoidmodelle?

Patientenabgeleitete Organoide (patient derived organoid = PDO) sind dreidimensionale Zellkulturen, die im Labor aus dem eigenen Tumorgewebe eines Menschen gezüchtet werden. Sie behalten die genetischen und phänotypischen Merkmale des Tumors bei und bieten ein dem tatsächlichen Tumorgewebe ähnliches Modell. Damit lassen sich Arzneimittelwirkungen auf den Tumor direkt beobachten. Forschende und klinisch Tätige können so individuelle Behandlungsoptionen erproben.

Der Beitrag von Organoidmodellen

Organoidmodelle leisten einen wichtigen Beitrag zur Präzisionsonkologie, weil sie im Labor die tumorspezifische Reaktion auf Medikamente untersuchen lassen. Mögliche Behandlungsoptionen können für jede Person vorab beurteilt werden, um vor dem klinischen Einsatz die wirksamste Therapie mit den geringsten Nebenwirkungen zu bestimmen. Tests an Organoiden spielen auch bei der Entwicklung neuer Medikamente eine wichtige Rolle und tragen zur Entdeckung zielgerichteter Therapien bei. Dieser integrierte Ansatz ist für die Zukunft der Krebsbehandlung entscheidend.

Einzelheiten einer neuen Studie aus Frankreich

Die auf dem ESMO-Kongress 2024 vorgestellte Untersuchung nutzte aus Pankreas- und Darmkrebs gewonnene patientenabgeleitete Organoide , um das klinische Ansprechen vorherzusagen. Insgesamt umfasste sie 155 Organoidmodelle: 70 Pankreaskrebsproben und 85 kolorektale Krebsproben. Jedes Organoid wurde im Labor aus Zellen des jeweiligen Tumors hergestellt und mit den Medikamenten getestet, die die Person klinisch erhielt. Die Tests sollten individuelle Reaktionen simulieren und künftiges Therapieansprechen besser vorhersagen.

Die Untersuchung kombinierte biochemische Tests an Organoidmodellen mit multivariaten Analysen. So wurden vorausschauende Einschätzungen des möglichen Therapieansprechens entwickelt. Das Modell diente als Werkzeug zur Vorhersage, welche Behandlungen in der klinischen Praxis die besten Ergebnisse liefern könnten.

Ergebnisse der Untersuchung

Die Studie zeigte, dass Organoidmodelle das Ansprechen auf die Behandlung und die Zeit ohne Krebsprogression zutreffend vorhersagen konnten:

Vorhersage des allgemeinen Therapieansprechens:

• Sensitivität: 83%
• Spezifität: 88%

Vorhersage des progressionsfreien Überlebens:

Zur Vorhersage des progressionsfreien Überlebens (PFS) wurden in der Studie ein Cox-Regressionsmodell und eine Hazard Ratio (HR) verwendet. 

• C-Score des Cox-Modells: 0,59
  • Der C-Score ist eine statistische Kennzahl für die Vorhersagegenauigkeit eines Modells. Ein Wert von 0,5 entspricht einer Zufallsvorhersage, während 1,0 eine perfekte Vorhersage darstellt. Der hier gemessene Wert von 0,59 zeigt eine nur etwas über dem Zufallsniveau liegende, jedoch nicht perfekte Fähigkeit zur Vorhersage des Therapieansprechens.
• Hazard Ratio: 2,82 (95% Konfidenzintervall: 1,25–6,33)
  • Die Hazard Ratio zeigt, wie stark das Risiko eines Ereignisses, hier der Krebsprogression, innerhalb einer Gruppe ansteigt. HR = 2,82 bedeutet, dass dieses Ereignis bei Vorliegen eines bestimmten Faktors, beispielsweise einer Behandlung, 2,82-mal wahrscheinlicher ist. Der Wert zeigt, wie stark die Behandlung das Fortschreiten der Krebserkrankung beeinflusst.

Behandlungen mit guten Ergebnissen wurden anhand des Wachstumsmodulationsindex (GMI) bewertet:

GMI bei Behandlungen mit guten Ergebnissen: 1,81

GMI bei Behandlungen ohne gute Ergebnisse: 0,78

Einfluss klinischer Daten

Durch die Ergänzung klinischer und molekularer Daten nahm die Vorhersagegenauigkeit der Organoidmodelle zu:

• C-Score des Cox-Modells: 0,69

Die Zahl der zuvor eingesetzten Medikamente und die Erkrankungsart beeinflussten das Ansprechen:

• HR für die Zahl der Medikamente: 1,37
• HR für die Erkrankungsart: 1,89

Der allgemeine Gesundheitszustand anhand des ECOG-Performance-Status beeinflusste das Therapieansprechen dagegen nicht signifikant.

• Bei Kontrolle klinischer und molekularer Variablen nahm die Vorhersagekraft deutlich zu (HR: 4,36, p = 0,0027).
  • Dies zeigt einen Anstieg des Risikos eines Ereignisses, etwa einer Krebsprogression oder Verschlechterung, auf das 4,36-Fache. Werden klinische und molekulare Variablen kontrolliert, steigt dieses Risiko demnach deutlich an. Unter Berücksichtigung dieser Faktoren ist das Ereignis also wesentlich wahrscheinlicher.

Fazit

Diese Studie zeigt, dass klinische und molekulare Variablen zusätzlich zu funktionellen Untersuchungen an Organoidmodellen deren Vorhersagefähigkeit deutlich verbessern. Das Therapieansprechen zutreffend vorherzusagen, ist ein entscheidender Schritt für erfolgreichere individuelle Krebsbehandlungen. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass Organoidmodelle in der Präzisionsonkologie wirksamer genutzt werden sollten und künftig neue Perspektiven eröffnen könnten.