Genexpressions-Signaturen können Prognose von Krebserkrankungen bestimmen
Genexpressions-Signaturen beschreiben die Aktivitätsmuster von Genen. Im Falle einer Krebserkrankung können sie genutzt werden, um Vorhersagen darüber zu treffen, wie sich Tumoren entwickeln. Sie sind somit für die Klassifizierung verschiedener Krebsarten, die Bestimmung der Prognose und die Festlegung der Behandlungsstrategien von entscheidender Bedeutung.
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Modelle überprüfen Vorhersagekraft von Genexpressionstests
Die aktuelle Studie von Dimitrij Tschodu, Doktorand am Peter-Debye-Institut für Physik der weichen Materie der Universität Leipzig, entstand in enger Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Axel Niendorf von der Pathologie Hamburg-West und ist vor Kurzem in der renommierten Fachzeitschrift „Scientific Reports“ erschienen. Tschodu und seine Kolleg:innen analysierten etwa 10.000 Signaturen basierend auf renommierten Brustkrebs-Datenbanken unter Verwendung verschiedener Modelle des maschinellen Lernens, um ihre prognostische Kapazität gründlich zu bewerten.
Genexpressionstests allein nicht immer aussagekräftig bei Krebsprognose
Die Studienergebnisse zeigen, dass die untersuchten Genexpressions-Signaturen in nicht mehr als 80% der Fälle zu einer korrekten Patientenprognose führen. Die Forschenden weisen außerdem darauf hin, dass in Prognosen, die ausschließlich auf Genexpressions-Signaturen basieren, weniger als 50% der potenziell verfügbaren Informationen berücksichtigt sind. Sie empfehlen daher, zusätzlich zu Genexpressionstests weitere Parameter heranzuziehen. „Obwohl unsere Ergebnisse die Bedeutung von Genexpressions-Signaturen für die Vorhersage der Patientenprognose bestätigen, betonen sie auch die dringende Notwendigkeit eines ganzheitlichen Ansatzes, der molekulare, klinische, histologische und andere ergänzende Faktoren berücksichtigt, um eine genaue Prognose sicherzustellen“, erklärt Tschodu.
