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Projektdaten



ERACoSysMed2- Verbundprojekt: prediCt - Mathematische Modellierung von TKI-Effekten und Immunantworten zur Vorhersage patientenspezifischer Behandlungsdynamiken in der CML - Deutsches Teilprojekt B


Hochschule
Universitätsklinikum Jena
Fakultät/Einrichtung
Medizinische Fakultät
Förderkategorie
Bund
Zeitraum
2018 - 2021
Drittmittelgeber
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Bewilligungssumme, Auftragssumme
266.091,74 €

Abstract:

Die Behandlung der chronischen myeloischen Leukämie (CML) hat sich in den letzten 20 Jahren erheblich verändert, da durch die Verfügbarkeit spezifischer Medikamente, so genannter Tyrosinkinase-Inhibitoren (TKI), die gezielte Bekämpfung von leukämischen Zellen ermöglicht wird. Obwohl die TKI-Behandlung für die meisten Patienten sehr wirksam ist, ist es noch immer unklar, ob diese Behandlung auch zur vollständigen Heilung führen kann. In klinischen Studien konnte gezeigt werden, dass TKI-Absetzen für ungefähr 50% der sehr gut ansprechenden Patienten eine sichere Behandlungsoption darstellt. Trotz der Einbeziehung verschiedener Risikomaße ist eine entsprechende Vorhersage für individuelle Patienten derzeit noch nicht möglich. Weiterführende Untersuchungen zum Auftreten bzw. Nichtauftreten eines molekularen Rückfalls nach Therapie-Beendigung weisen auf die Rolle verschiedener immunologischer Parameter bei der dauerhaften, therapiefreien Remission hin. Um jedoch immunologische Aspekte gezielt für die Vorhersage und Therapieoptimierung nutzen zu können, ist es notwendig, die zugrundeliegenden Mechanismen systematisch zu untersuchen und zu quantifizieren. Durch Integration dieser immunologischen Prozesse in bestehenden mathematischen Modelle der CML-Therapie erwarten wir ein verbessertes Verständnis und somit eine bessere Vorhersage der individuellen Behandlungsdynamik.
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