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, Volume 33, Issue 5, pp 322–328 | Cite as

Implementierung eines IT-gestützten molekularen Tumorboards in der Regelversorgung

  • Christian Fegeler
  • Daniel Zsebedits
  • Sylvia Bochum
  • Dora Finkeisen
  • Uwe M. Martens
Molekulares Tumorboard
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Zusammenfassung

NGS-basierte Sequenzierungsverfahren, die die Bestimmung des individuellen Mutationsprofils eines Tumors ermöglichen, haben im vergangenen Jahrzehnt zu einem Paradigmenwechsel in der Onkologie geführt. Allerdings stellen die versorgungsgerechte Interpretation der molekularen Befunde und die darauf basierende Therapieentscheidung in der Regelversorgung aktuell noch eine beträchtliche zeitliche und personelle Herausforderung dar. Der Implementierung eines molekularen Tumorboards kommt deshalb eine zentrale Bedeutung zu. Die prozessorientierte Informations- und Kommunikationsplattform VITU (Virtuelles Tumorboard) unterstützt dessen Planung und Durchführung, indem es die ortsunabhängige, standardisierte Vernetzung von Experten ermöglicht und Tools für die Datenanalyse bereithält. Durch die strukturierte Speicherung im FHIR-Format werden die Behandlungsdaten auch für die wissensgenerierende Patientenversorgung und Forschung zugänglich gemacht.

Schlüsselwörter

NGS Personalisierte Medizin HL7 FHIR Datenschutz Therapieentscheidung 

Implementation of an information technology-supported molecular tumor board in the routine setting

Abstract

In the last decade, next generation sequencing (NGS)-based technologies have led to a paradigm shift in oncology by enabling the identification of individual tumor mutation profiles; however, in the routine setting the patient-centered interpretation of the molecular genetic findings leading to stratified treatment decisions represents a considerable temporal and personnel challenge. The implementation of a molecular tumor board is therefore of central importance. The process-oriented information and communication platform virtual tumor board (VITU) supports its organization and realization by enabling a location-independent, standardized networking of experts and by providing data analysis tools. Due to structured storage of the treatment data in the fast healthcare interoperability resources (FHIR) format, they are also made available for knowledge-generating patient care and research.

Keywords

Next generation sequencing Precision medicine HL7 FHIR Privacy Treatment decision 

Notes

Einhaltung ethischer Richtlinien

Interessenkonflikt

C. Fegeler, D. Zsebedits, S. Bochum, D. Finkeisen und U.M. Martens geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Dieser Beitrag beinhaltet keine von den Autoren durchgeführten Studien an Menschen oder Tieren.

Literatur

  1. 1.
    Yeung CC, Egan D, Radich JP (2016) Molecular monitoring of chronic myeloid leukemia: present and future. Expert Rev Mol Diagn 16(10):1083–1091CrossRefPubMedPubMedCentralGoogle Scholar
  2. 2.
    Bastian BC (2014) The molecular pathology of melanoma: an integrated taxonomy of melanocytic neoplasia. Annu Rev Pathol 9:239–271CrossRefPubMedPubMedCentralGoogle Scholar
  3. 3.
    Li T, Kung HJ, Mack PC, Gandara DR (2013) Genotyping and genomic profiling of non-small-cell lung cancer: implications for current and future therapies. J Clin Oncol 31(8):1039–1049CrossRefPubMedPubMedCentralGoogle Scholar
  4. 4.
    Yarchoan M, Hopkins A, Jaffee EM (2017) Tumor Mutational Burden and Response Rate to PD-1 Inhibition. N Engl J Med 377(25):2500–2501CrossRefPubMedGoogle Scholar
  5. 5.
    www.kbv.de. Zugegriffen: 28. Juni 2018
  6. 6.
    Heining C, Horak P, Gröschel S, Glimm H, Fröhling S (2016) Personalized medicine: structures, tumor boards, visions. medgen 28:452–459CrossRefGoogle Scholar
  7. 7.
    Berger S, Bochum S, Finkeisen D, Schilliro A, Autschbach F, Bischof M, Hagmueller E, Pereira PL, Weickert U, Sipos B, Biskup S, Martens UM (2018) Sustainable response of a patient with metastasized pancreatic cancer and a hypermutational phenotype to immunotherapy. New therapeutic concept for a rare subtype? JCO Precis Oncol (2018).  https://doi.org/10.1200/PO.18.00005 CrossRefGoogle Scholar
  8. 8.
    Gao J, Aksoy BA, Dogrusoz U, Dresdner G, Gross B, Sumer SO, Sun Y, Jacobsen A, Sinha R, Larsson E, Cerami E, Sander C, Schultz N (2013) Integrative analysis of complex cancer genomics and clinical profiles using the cBioPortal. Sci Signal 291(3):6–l1.  https://doi.org/10.1126/scisignal.2004088 CrossRefGoogle Scholar
  9. 9.
    Cerami E, Gao J, Dogrusoz U, Gross BE, Sumer SO, Aksoy BA, Jacobsen A, Byrne CJ, Heuer ML, Larsson E, Antipin Y, Reva B, Goldberg AP, Sander C, Schultz N (2012) The cBio cancer genomics portal: an open platform for exploring multidimensional cancer genomics data. Cancer Discov 2:401–404CrossRefGoogle Scholar
  10. 10.
    FHIR – HL7Wiki. http://wiki.hl7.de/index.php?title=FHIR. Zugegriffen: 26. März 2018
  11. 11.
    Bender D, Sartipi K (2013) HL7 FHIR: an agile and RESTful approach to healthcare information exchange proc. CBMS 2013—26th IEEE Int. Symp. Comput. Med. Syst, S 326–331Google Scholar
  12. 12.
    FHIR Ballot Prep – HL7Wiki. http://wiki.hl7.org/index.php?title=FHIR_Ballot_Prep. Zugegriffen: 26. März 2018

Copyright information

© Springer Medizin Verlag GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018

Authors and Affiliations

  • Christian Fegeler
    • 1
    • 2
  • Daniel Zsebedits
    • 1
  • Sylvia Bochum
    • 1
    • 3
  • Dora Finkeisen
    • 1
  • Uwe M. Martens
    • 1
    • 3
  1. 1.MOLIT Institut für personalisierte Medizin gGmbHHeilbronnDeutschland
  2. 2.GECKO-Institut für Medizin, Informatik und ÖkonomieHochschule HeilbronnHeilbronnDeutschland
  3. 3.Tumorzentrum Heilbronn-FrankenSLK-Kliniken Heilbronn GmbHHeilbronnDeutschland

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