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Die Analyse genetischer Mutationen des Krebses eines Patienten hat Therapieergebnisse verbessert, indem sie Klinikern patienten-personalisierte Medikationsstrategien aufzeigt. Bei vielen Patienten fehlt jedoch eine klarer mutationsbasierter Therapieindikator oder er wurde bereits erfolglos exploriert. Solchen Patienten kann mit Verfahren der personalisierter Medizin oft nicht weitergeholfen werden. Dies weist auf, wie spärlich ausgestatte der Werkzeugkasten für personalisierte onkologische Medikation noch immer ist. Dieses Projekt zielt darauf ab, eine personalisierte Medizinplattform für die Krebsdiagnose und Therapieselektion durch hochmolekulare- und ex-vivo Arzneimittelantwort-Profilbildung zu etablieren. Einerseits werden Krebszellen einer Vielzahl von Arzneimitteln ausgesetzt und deren Reaktion darauf systematisch quantifiziert. Andererseits werden Krebsgewebeschnitte mit modernsten Bildgebungsverfahren hochmolekularen charakterisiert. Mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen werden dann die vielversprechendsten Therapieansätze identifiziert. Die Forschungsresultate dieses Projekts werden dazu beitragen, ein neues personalisiertes Diagnostik- und Therapieidentifikationsverfahren zu etablieren und das Verständnis für Arzneimittelresistenzen von Tumoren erweitern.
Das Projekt befasst sich mit translationaler Forschung. Um die Überlebenschancen von Krebspatienten zu verbessern, ist es wichtig, neue personalisierte Verfahren zur Krebsdiagnostik und Therapieselektion zu entwickeln, welche nicht genetische Mutationen messen, sondern die phänotypische Reaktion von Krebszellen auf Arzneimittel quantifizieren.