|
|
Prädiktivmedizin mittels Zytomik Frühere:
Zellbiochemiegruppe
|
= Externe Links
a. Medikamente werden nach bester Gruppenwirksamkeit entwickelt und in der Therapiephase entsprechend den zugelassenen Indikationen bei ähnlichen Patientengruppen angewandt, obwohl seit der Entwicklungsphase bekannt ist, daß eine manchmal signifikante Patientenzahl auf ein gegebenes Medikament nicht reagiert oder durch Nebenwirkungen geschädigt werden kann, weshalb immer wieder Kollisionen mit dem "primum nil nocere" Prinzip der Medizin auftreten. Ein wichtiges Ziel der Prädiktivmedizin (prädiktive Medizin) mittels Zytomik betrifft deshalb die Etablierung richtiger Vorhersagen über die jeweilige Therapiewirksamkeit beim Einzelpatienten bereits vor Therapiebeginn zur Verbesserung der allgemeinen therapeutischen Effizienz in der Medizin.
b. Prädiktivmedizin mittels Zytomik (molekulare Zellsystemforschung) stellt ein neues Konzept zur Therapie-bezogenen Vorhersage des zukünftigen Krankheitsverlaufs beim erkrankten Einzelpatienten unter Einsatz der Datenmuster- Klassifizierung des molekularen Zellphänotyps dar, der mittels zytometrischen oder anderen Messungen bestimmt wird. Zellen stellen die elementaren Funktionseinheiten von Zellsystemen (Zytome), Organen oder Organismen dar unf Krankheiten entstehen durch molekulare Veränderungen in Zellen. Dies führt direkt oder indirekt zu veränderten molekularen Zellphänotypenals Resultat von Genotyp- und Expositionseinflüssen (fig.1) während des Zelllebens. Diese können häufig näher mit dem aktuellen Krankheitsprozess im Einzelpatienten und mit dessen zukünftiger Entwicklung verbunden sein als mit dem Genomstatus oder mit Umgebungseinflüssen alleine.c. Differentielle Datenmuster von molekulare Zellphänotypen stellen ein direktes oder indirektes molekulares Äquivalent des Krankheitsprozesses dar, je nachdem, ob kranke oder Krankheits-assoziierte Zellen untersucht werden. Die individuellen Datenmuster können bis zu einem gewissen Grade zwischen einzelnen Patienten variieren, wegen den von Person zu Person verschiedenen Kombinationen von genotypischen und Expositionseinflüssen. Das beeinflusst jedoch nicht notwendigerweise die Richtigkeit des Kalssifizierungsprozesses (fig.9c/d). Die individuell optimale Therapie in stratifizierten Patientengruppen kann, bei Verfügbarkeit geeigneter Klassifizierer, im Einzelfall mittels Datenmusterklassifizierung (Datenmusteranalyse) aus mehreren grundsätzlich möglichen Therapien ermittelt werden (individualisierte Medizin bzw. personalisierte Medizin für z.B. mittels Kaplan-Meier stratifizierten Patientengruppen). Das vorgestellte Konzept der personalisierten Medizin zielt auf die verbesserte Versorgung bereits erkrankter oder gerade erkrankender Patienten ab, nicht aber auf die Ermittlung möglicher zukünftiger Krankheitsrisiken aus dem individuellen Genotyp (gläserner Mensch). Das Konzept verfügt über einen deutlich weiteren Anwendungsbereich als die Pharmakogenomik und Prädiktivmedizin mittels Genomik Konzepte der personalisierten Medizin, wenn diese auf Genotypanalyse beschränkt bleiben.
d. Patienten mit der Vorhersage "Verschlechterung" können unter Therapie nach einiger Zeit zu "komplikationsfreien" Patienten werden, wie z.B. in der Intensivmedizin. Die vorauseilende Erkennung von Krankheitsverschlechterung oder Besserung ergibt eine therapeutische Vorlaufzeit zum frühzeitigeren präventiven Therapiebeginn bzw. zur früheren Therapiereduzierung (Präventivmedizin, präventive Medizin).
e. Die therapeutische Vorlaufzeit kann die Therapieeffizienz durch Vermeidung oder Verminderung krankheitsbedingter, irreversibler Gewebeschädigungen steigern sowie unerwünschte therapeutische Nebenwirkungen vermindern. Sie kann auch dazu führen, Risikopatienten bereits vor dem Krankheitsausbruch zu identifizieren, wie etwa bei Asthma, sowie infektiösen, entzündlichen und rheumatischen Krankheiten oder bei Diabetes, was den Krankheitsausbruch verzögern und zu einer Reduzierung der Gesamtkomplikationsrate bei diesen Krankheiten als wesentliche praktische Konsequenz führen kann.
f. Die Richtigkeit der Vorhersage des zukünftigen Krankheitsverlaufs kann durch die Zusammenführung informativer Parameter aus verschiedenen Studien in die Krankheitsklassifizierungsmasken im Prinzip von gegenwärtig 95% auf 99% oder höher gesteigert werden. Die Wissensextraktion mittels Datenmusterklassifizierung ist unabhängig von mathematischen Annahmen zu den Werteverteilungen der Meßparameter, die optimale Klassifizierung wird ohne Risiko für eine irrtümliche Auswahl suboptimaler Datenmuster erreicht und ist vergleichseise robust gegen die fehlerhafte Klassifizierung statistischer Zufallsabweichungen als echte Abweichungen.
g. Die Genominformation dient als Inventar für die biomolekulare Gesamtkapazität von Organismen. Sie wird zur Hypothesen-gesteuerten Auswahl von Meßparametern zur differentiellen Zellphänotypanalyse in kranken und gesunden Organismen in Verbindung mit einer Hypothesen-freien multiparametrischen Datenmusterklassifizierung (-analyse) aller untersuchten Zellen in ihrer vollen Heterogenität, um Krankheits-assoziierte molekulare Brennpunkte zu identifizieren. Diese Daten-gesteuerte top-down Vorgehensweise ist weitgehend unabhängig von detailliertem Vorwissen über die letzliche molekulare Krankheitsursache zur Identifizierung krankheitsbedingter molekularer Brennpunkte führt. Mit dem Krankheitsprozeß als naturinduzierter systematischer Zustandsänderung, ist es insbesondere nicht erforderlich, zunächst die molekularen Konsequenzen Hypothesen-gesteuerter experimenteller Zustandsstörungen in zellulären Modellsystemen als Voraussetzung für das Studium spezifischer Krankheitsprozesse zu erkunden, wie im bottom-up Konzept der Systembiologie vorgeschlagen. Die Zytomforschung umgeht auf diese Weise initial die Erkundung der häufig hochredundanten molekularen Genomrealisierungwege, was die Forschungsarbeit wesentlich vereinfacht.
h. Krankheits-induzierende molekulare Stoffwechselwege können dann durch retrograde Molekularanalyse (reverse-engineering) der differentiellen molekularen Zellphänotypen auf Zellsystemebene näher erkundet und mathematisch modelliert werden (biomedizinische Zellsystembiologie). Hierbei ist es wahrscheinlich, daß neue Zielmoleküle und Leitstrukturen für die Medikamententwicklung gefunden werden können, da die Hypothesen-freie Datenmusterklassifizierung unbekannte molekulare Wissensräume ansprechen kann, die der üblichen Hypothesenentwicklung verborgen bleiben. In diesem Sinne ermöglicht die Zytomik den Zugang zur biomedizinischen Zellsystembiologie.
i. Das beschriebene Klassifizierungskonzept reicht
vom apparenten molekularen Zellphänotyp als Krankheitsäquivalent
zur molekularen Kodierungsinformation auf der Genomebene.
Das Potential des Einzelpatienten sowie Einzelzell-gerichteten
Analysekonzeptes liegt in seiner allgemeinen Anwendbarkeit auf
verschiedenste Bereiche der klinischen und ambulanten Medizin. Dies
wird nachfolgend durch die Ergebnisse einer Reihe von
kollaborativen Projekten
mit Krankenhäusern und anderen wissenschaftlichen Einrichtungen
sowie im Rahmen der Europäischen Arbeitsgruppe für Klinische
Zellanalyse
(
EWGCCA)
im Bereich der klinischen Zytomik dargestellt.
Die augenscheinliche Herausforderung besteht im
Ausbau dieses Konzeptes bis zur Patientenebene
in gemeinsamer Anstrengung von Wissenschaft,
Klinik und Industrie z.B. im Rahmen der neuerdings
bestehenden Bemühungen zur Konzeptualisierung eines
Humanzytomprojektes
(PPT,
ref181,
1,
2,
3,
ref175,
ref170,
Konzepte,
Definitionen,
Zytomikliteratur)
oder der Etablierung eines periodischen Systems der Zellen.
Ein solches periodisches Zellsystem mit Stammzellen oder anderen spezifischen
Zellkompartimenten als Referenz „hnelt im Namen nicht aber
im Inhalt dem frher vorgeschlagenen
periodischen Sytem fr Pflanzenzellen.
deutsch),
(
französisch)
Vorhersagen in
der Kinderherzchirurgie)
- Herunterladen
der ZIP Datei: classim1.zip mit den Internetdateien
der AG Zellbiochemie z.B. in das Verzeichnis: d:\classimed\, dortige
Entpackung
und
Adresseintrag:
file:///d:/classimed/cellbio.html
ins URL-Fenster des Internetbrauser ermöglicht die verzögerungsfreie
Ladung aller Textseiten und Abbildungen von der eigenen Festplatte.
| © 2009 G.Valet |