Brustkrebsrezidive in den Niederlanden zwischen 2003 und 2011: Trends und Therapiekonzepte
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die übergeordnete Intention des Forschungsaufenthalts an der University of Twente war, Konzepte und Methodik der international renommierten niederländischen Krebsregisterforschung kennenzulernen und durch die Arbeit an einem innovativen Projekt aus dem Bereich „Big Data“ eine transnationale Kooperation aufzubauen. Primäres Forschungsziel war die Aktualisierung des „INFLUENCE-Nomogramms“, eines Prognose- Algorithmus für lokoregionäre Brustkrebsrezidive. In einem ersten Schritt wurde die Validität dieses Vorhersageinstruments anhand deutscher Krebsregisterdaten überprüft. Im nächsten Schritt untersuchte ich gemeinsam mit meiner Forschungsgruppe im Rahmen einer umfassenden Simulationsanalyse unterschiedliche Konzepte, zeitabhängige Risikoprognosen, wie sie das INFLUENCE-Nomogramm bietet, für klinische Entscheidungsprozesse heranzuziehen. Die entsprechenden Auswertungen wurden so allgemein wie möglich gehalten, um eine breite Anwendung der erarbeiteten Schemata zu ermöglichen. In einer weiteren Simulationsanalyse konnte das Potenzial Risiko-adaptierter Brustkrebsnachsorge basierend auf den Prognosen des INFLUENCE-Nomogramms herausgestellt werden. Eine Bestandsaufnahme der derzeitigen „clinical practice“ an fünf niederländischen Kliniken zeigte demgegenüber deutliche Abweichungen der derzeitigen Nachsorgepraxis von den geltenden Leitlinienempfehlungen. Die tatsächliche Implementierung eines Risikoprognose-Instruments wie INFLUENCE könnte dazu beitragen, Brustkrebsnachsorge sowohl für die einzelne Patientin als auch für das gesamte Gesundheitssystem effizienter zu gestalten. Im Gespräch mit in der Patientenversorgung tätigen niederländischen Ärzten arbeiteten wir heraus, welche Änderungen am bestehenden Vorhersagealgorithmus notwendig sind, um seine Akzeptanz zu steigern. Wir nahmen hierauf umfassende inhaltliche und methodische Veränderungen an der Modellarchitektur von INFLUENCE vor. Dies beinhaltete neben der Berücksichtigung von Zweittumoren der Mamma als zusätzliche Zielgröße einen differenzierteren Umgang mit den Prognosevariablen „Hormonrezeptorstatus“ und „Hormontherapie“; außerdem evaluierten wir im Rahmen eines Bootstrap-Verfahrens verschiedene Modellarchitekturen aus dem Bereich des „Machine Learning“ wie beispielsweise den „Random Survival Forest“. Inspiriert von der fruchtbaren Zusammenarbeit haben wir bereits mit der Planung für das nächste Kooperationsprojekt zwischen dem niederländischen Krebsregister und der Arbeitsgemeinschaft deutscher Tumorzentren zum Thema „Behandlung und Outcomes von seltenen kolorektalen Tumoren“ begonnen, welches sich bis ins Jahr 2021 erstrecken soll.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- (2019) Predicting the risk of locoregional recurrence after early breast cancer: an external validation of the Dutch INFLUENCE-nomogram with clinical cancer registry data from Germany. J Cancer Res Clin Oncol.
Voelkel V, Draeger T, Groothuis-Oudshoorn CGM et al.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s00432-019-02904-4)
