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Jedes Metagenom umfasst die gesamte genomische Information eines kompletten Ökosystems. Die Analyse eines solchen Systems bedarf der Bestimmung aller darin enthaltenen Nukleinsäuren, stellvertretend für den Bauplan eines jeden Organismus, um Kenntnis über die in diesem Ökosystem nachweisbaren Organismen zu erlangen. Ferner bietet die diagnostische Metagenomanalyse eine Möglichkeit zur Identifizierung von sowohl bekannten als auch unbekannten Pathogenen. Zu diesem Zweck wird dem Metagenom eine Probe entnommen, welche einen repräsentativen Ausschnitt aller darin vorliegenden Organismen enthält. Da a priori keine Informationen zu den in der Probe enthaltenen Organismen vorliegen, bedarf es einer ungerichteten Methode zur Bestimmung aller enthaltenen Nukleinsäuren. Eine geeignete Lösung bietet die Sequenzierung. Darin werden alle Moleküle der Ausgangsprobe mit ungefähr gleicher Wahrscheinlichkeit bestimmt und der erzeugte Datensatz, bestehend aus Millionen kleiner Sequenzabschnitte, entspricht einem repräsentativen Querschnitt der in der Probe nachweisbaren Organismen. Die Herausforderung besteht in der Zuordnung einer jeden Sequenz zu ihren Ursprungsorganismen und die Sequenzen zu identifizieren, die mit einem potentiellen Erreger assoziiert werden können. Aktuell herrscht ein Defizit an Werkzeugen, die diese Zuordnung sowohl schnell als auch präzise vornehmen und speziell für die diagnostische Metagenomanalyse konzipiert sind. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Software-Pipeline mit Namen RIEMS (164) (Reliable Information Extraction from Metagenomic Sequence datasets) entwickelt, die bestehende Software zur Analyse von Sequenzdaten auf eine Weise verknüpft, die deren Stärken ausnutzt und Schwächen eliminiert. RIEMS ist in der Lage mit Hilfe bekannter Alignierungsalgorithmen und dem Abgleich der Sequenzen mit einschlägigen Datenbanken umfangreiche Datensätze schnell zu analysieren und Nukleinsäuresequenzen präzise ihren putativen Ursprungstaxa zuzuordnen (164). Die vorliegende Arbeit verdeutlicht die Effizienz dieses Computerprogramms im Vergleich zu bestehenden Software-Pipelines. Des Weiteren illustriert sie dessen möglichen Einsatz in der Diagnostik zur Pathogenidentifizierung anhand einiger Beispiele. Dabei können nicht nur bekannte Organismen identifiziert werden, sondern auch unbekannte, noch nicht näher beschriebene Organismen detektiert werden.
In Europa veröffentlicht die ESMO (European Society for Medical Oncology) in regelmäßigen Abständen, zuletzt 2014, Leitlinien zur Diagnose, Behandlung und Nachbeobachtung von Patienten mit GIST. Bislang gibt es nur wenige Untersuchungen darüber, wie und in welchem Umfang diese Empfehlungen in der alltäglichen Versorgungssituation von Patienten umgesetzt werden. Aufgrund des ländlichen Charakters und der dezentralen Versorgungsstruktur in Vorpommern ist zu vermuten, dass die Leitlinien, vor allem die dezentral stattfindende Nachsorge betreffend, nur partiell umgesetzt werden. Ziel der Arbeit war daher einerseits eine Charakterisierung des Patientenkollektives mit GIST in einem Krankenhaus der Maximalversorgung in Vorpommern, andererseits der Erwerb eingehenderer Erkenntnisse in der leitliniengerechten Umsetzung zu Diagnostik und Therapie der Patienten. Hierzu wurde ein Kollektiv von 104 Patienten (51,9% Männer, Durchschnittsalter: 66,7±11,9 Jahre) mit histopathologisch gesichertem GIST retrospektiv untersucht. Der Zeitraum erstreckte sich von 1993 bis Januar 2011. Im Vergleich mit der aktuellen Literatur zeigte sich unser Patientenkollektiv vergleichbar sowohl bzgl. Inzidenz, Geschlechtsverteilung, Erkrankungsalter, Symptomen und Lokalisation, histopathologischen Merkmalen des Tumors und Verteilung der Risikogruppen sowie dem Auftreten von weiteren malignen Tumoren. Die GIST-Inzidenz in Vorpommern betrug 1,1/100 000 Einwohner. 32% der Patienten hatten keine Beschwerden aufgrund des GIST. Bei den symptomatischen Patienten dominierte die gastrointestinale Blutung mit 55,8% betroffener Patienten. Die häufigsten Tumorlokalisationen waren mit 68,9% der Magen, mit 16,5% der Dünndarm und mit 4,9% der Ösophagus. Extragastrale GIST traten in 6,8% der Fälle auf. Die durchschnittliche Tumorgröße betrug 5,0±3,9 cm. 91,9% der GIST zeigten sich CD117 positiv. DOG-1 als neuerer Diagnosemarker wurde bei nur 3 Patienten bestimmt. Eine Mutationsanalyse wurde bei 5,8% der Patienten durchgeführt; 66,7% zeigten eine Mutation im PDGFRα-Gen, 33,3% im KIT-Gen Exon 11. Die GIST wurden den Risikogruppen nach Fletcher zugeteilt. Die Häufigkeit betrug 12,9% in der Niedrigst-, 32,3% in der Niedrig-, 29,0% in der Intermediär- und 25,8% in der Hochrisikogruppe. 85 Patienten wurden am Primärtumor operiert (85,4% R0-Resektion, 6,7% R1-Resektion, 2,2% R2-Resektion, 3,4% Tumorruptur). Bei 3 Patienten lagen bei Erstdiagnose bereits Metastasen in der Leber und bei 2 Patienten multiple Metastasen vor. Allen dieser Patienten wurde eine adjuvante Therapie empfohlen. Von Metastasen oder Rezidiven im Verlauf waren 11 Patienten betroffen. Diese traten nach durchschnittlich 3,6 Jahren vor allem in der Leber (36,4%) oder lokal mit Lebermetastasen (27,3%) auf. 63,6% dieser Patienten wurden adjuvant behandelt. Eine adjuvante Therapie mit Imatinib wurde bei 11 von 18 Patienten (61,1%) aus der Hoch- und bei 2 von 23 Patienten (8,7%) aus der Intermediärrisikogruppe durchgeführt. 36,4% der Patienten der Hochrisikogruppen erhielten eine Nachsorge. Der erste Nachsorgetermin fand im Durchschnitt nach 30,9 Monaten, der letzte nach 47,1 Monaten statt. 30,8% der Patienten hatten mindestens einen malignen weiteren Tumor (26,3% kolorektales Karzinom, 18,4% Mammakarzinom, 15,8% Magenkarzinom, 15,8% Prostatakarzinom). Die 5-Jahres-Gesamt-Überlebensrate lag bei 38,5%. Es lässt sich feststellen, dass für eine leitliniengerechte Diagnostik mehr Bestimmungen von DOG-1 und PDGFRα bei CD117-Negativität nötig sowie die häufigere Durchführung von Mutationsanalysen empfehlenswert sind. Bei Patienten mit GIST höherer Risikogruppen besteht der Datenlage nach Verbesserungsbedarf bzgl. der Einleitung einer adjuvanten Therapie und v.a. der Nachsorge in Bezug auf die Dauer und zeitlichen Abstände.