AG Zellbiochemie Martinsried

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Zytomik als multimolekulare zytometrische Analyse von Zellen und Zellsystemen (Zytomen) in Verbindung mit einer erschöpfenden bioinformatischen Wissensextraktion
macht ein Maximum an Information über apparente molekulare Zellphänotypen als Resultate von Genotyp und Exposition zugänglich.

Die molekularen Zellphänotypen in der natürlicherweise vorkommenden zellulären und Zellpopulationsheterogenität krankheitsbetroffener Körperzytome enthalten sowohl die Information über die zukünftige Krankheitsentwicklung (Prädiktion) als auch über den gegenwärtigen Krankheitszustand (Diagnose), da Krankheiten durch molekulare Veränderungen in Zellsystemen oder Organen entstehen. Mit der Gedankenführung, von der Zelle zum Patienten, eröffnet die Analyse der Gesamtheterogenität von Zellulardaten ganz allgemein den Weg zur therapieabhängigen Einzelfallprädiktion des Krankheitsverlaufes in der Medizin. Dies führt u.a. zu einer therapeutischen Vorlaufzeit, während der frühzeitige präventive Therapiemaßnahmen eine Vermeidung irreversibler Gewebeschäden anstreben können. In gewissen Situationen kann es auch möglich sein, eine Verzögerung des Krankeitsausbruches oder eine Krankheitsvermeidung z.B. für potentielle Asthmapatienten durch eine Früherkennung der Sensibilisierungsphase zu erreichen. Eine sofortige Umgebungssanierung könnte dann den Krankheitsausbruch entweder retardieren oder verhindern, was von erheblicher Bedeutung für den Einzelpatienten ist.

Datenklassifizierungen werden gegenwärtig für die Patienten einer Krankheitskategorie als prädiktiv angesehen, wenn in der Lern- und unbekannten Testgruppe von Patienten prädiktive Werte >95% erreicht werden. Bei Werten <95% wird die Klassifizierung als prognostisch eingestuft. Zukünftige Anstrengung betreffen die Anhebung der Prädiktionsschwelle auf >99%, was durch die Suche nach noch besser diskriminierenden molekularen Datenmustern erreicht werden kann.

Allgemeinkonzept
für Prädiktivmedizin mittels Zytomik:
a.) multiparametrische zytometrische Bestimmung von Bestandteilen oder Funktionszuständen in krankheitsassoziierten Zytomen
b.) erschöpfende Analyse (1, 2) aller gemessenen numerischen Parameter für alle Zellpopulationen (d.h. in der Praxis von >95% aller gemessenen Zellen)
c.) Datenmusterklassifizierung der gesamten Information gegen den zukünftigen Patientenzustand während der Lernphase
d.) Klassifizierung der unbekannten Testgruppe von Patienten, die unter den gleichen Bedingungen wie die Lerngruppe vermessen wurde. Typischerweise wird jeder fünfte oder zehnte Patient des Gesamtdatensatzes a-priori der Testgruppe zugeordnet. Deren Daten bleiben dem Lernprozeß verborgen, um systematische Klassifizierungsabweichungen zu vermeiden. Auf diese Weise ist sichergestellt, daß Lern- und Testpatienten unter gleichartigen Meßbedingungen erfaßt wurden (eingebetteter Testsatz).
e.) Prospektive Datenklassifizierung neuer unbekannter Patienten nach Abschluß der klinischen Initialphase

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