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Die Bedeutung von Biobanken für die klinische Entwicklung

The significance of biobanks for clinical development

  • Leitthema
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Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz Aims and scope

Zusammenfassung

Der Zugang zu Proben in Biobanken und die Probensammlung sind wesentliche Grundlage für Biomarkeruntersuchungen in klinischen Prüfungen und damit für die Identifizierung und Entwicklung solcher Marker. Aus Sicht eines forschenden Pharmaunternehmens sind die Identifizierung von Biomarkern und die begleitende Diagnostik eine wesentliche Voraussetzung für die weitere Evolution der personalisierten Medizin – und der Schlüssel für eine effektivere und effizientere Arzneimittelversorgung. Forschende Pharmaunternehmen können prinzipiell 4 Typen von Biobanken nutzen: Biobanken von Universitätskliniken, von kommerziellen Anbietern, von Studiengruppen und firmeninterne Biobanken. Anwendungsgebiete, die sich aus der Nutzung von Biobanken im Kontext der klinischen Entwicklung ergeben, sind die Erhebung von Prävalenzdaten, die Evaluierung der Biomarkerstabilität in verschiedenen Erkrankungslinien, die technische Validierung von Assays, ein optimierter Ablauf der klinischen Prüfung durch die Fokussierung auf definierte, biomarkerstratifizierte Patientengruppen und pharmakogenetische Untersuchungen. Herausforderungen stellen, neben der Probenqualität, -anzahl und -menge, insbesondere die Verfügbarkeit von klinisch annotiertem Probenmaterial und von zum Gewebe passenden Blutproben dar. Wichtige Voraussetzungen für translationale Untersuchungen zur Identifizierung von Biomarkern im Rahmen klinischer Studien sind akzeptable rechtliche und regulatorische Rahmenbedingungen und eine positive Bewertung der Biomarkerdaten durch Politik und Öffentlichkeit. Auch frühzeitig etablierte Forschungsallianzen zwischen universitären Einrichtungen und pharmazeutischer Industrie sind erforderlich, um Forschungsergebnisse in neue Strategien zur Prävention und Diagnose von Erkrankungen und zur Behandlung von Patienten zu überführen.

Abstract

Access to samples in biobanks and collection of samples for evaluation of biomarkers in clinical trials are an essential basis for the identification and development of biomarkers. From the perspective of a research-based pharmaceutical company identification of biomarkers and the accompanying diagnostics are an essential prerequisite for the further evolution of personalised healthcare—and the key to more effective and efficient healthcare. Research-based pharmaceutical companies can basically use four types of biobanks: biobanks of university hospitals, commercial providers, collaborative groups and company-owned biobanks. Areas of application, arising from the use of biobanks in the context of clinical development, are collection of prevalence data, evaluation of biomarker stability in different disease stages, technical validation of assays, an optimized course of clinical studies by focusing on defined, biomarker-stratified groups of patients and pharmacogenetic research. Challenges are, in particular, the availability of clinically annotated samples and tissue matching blood samples, in addition to sample quality, number and amount. An acceptable legal and regulatory framework, as well as the positive perception of biomarker data by politicians and the public, are important prerequisites for translational research for identification of biomarkers in clinical studies. Also, the early establishment of research alliances between academia and the pharmaceutical industry are required to transfer research results in new strategies for prevention, diagnosis and treatment of patients.

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Literatur

  1. Park JW, Kerbel RS, Kelloff GJ et al (2004) Rationale for biomarkers and surrogate end points in mechanism-driven oncology drug development. Clin Cancer Res 10(11):3885–3896

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  2. Wichmann HE et al (2016) Die Biobank der Nationalen Kohorte als Ressource der epidemiologischen Forschung. Bundesgesundheitsbl. (im Druck)

  3. Trehearne A (2016) Genetics, lifestyle and environment. Bundesgesundheitsbl. (im Druck)

  4. Filmtabletten Kivexa® Filmtabletten. Stand: Juni 2015

  5. Lücke J, Bädeker M, Hildinger M (2015) 10. Biotech-Report. Medizinische Biotechnologie in Deutschland 2005-2015-2025: Bedeutung für Patienten, Gesellschaft und Standort. Boston Consulting Group GmbH, München

  6. vfa (2013) vfa-Positionspapier„Pharmakogenetik” (Stand 04.2013). http://www.vfa.de/embed/pos-pharmakogenetik.pdf. Zugegriffen: 26. Juli 2015

  7. Okada Y, Wu D, Trynka G et al (2014) Genetics of rheumatoid arthritis contributes to biology and drug discovery. Nature 506(7488):376–381. doi:10.1038/nature12873

    Article  PubMed Central  CAS  PubMed  Google Scholar 

  8. Owczarczyk K, Lal P, Abbas AR et al (2011) A plasmablast biomarker for nonresponse to antibody therapy to CD20 in rheumatoid arthritis. Sci Transl Med 3(101):101ra92. doi:10.1126/scitranslmed.3002432

    Article  PubMed  Google Scholar 

  9. Patent EP2601313 A1 (2015) Prediction of hcv viral kinetics in interferon-free treatment. http://www.google.com.ar/patents/EP2601313A1?cl=en&hl=de. Zugegriffen: 13. Juli 2015

  10. Patent WO2003064685 A2 (2003) Genetic polymorphisms in the preprotachykinin gene. http://www.google.co.ug/patents/WO2003064685A2?cl=en. Zugegriffen: 13. Juli 2015

  11. Patent WO2006133840 A1 (2006) Il10 snp associated with acute rejection. http://www.google.com.ar/patents/WO2006133840A1?cl=en. Zugegriffen: 13. Juli 2015

  12. Schizophrenia Working Group of the Psychiatric Genomics Consortium (2014) Biological insights from 108 schizophrenia-associated genetic loci. Nature 511(7510):421–427. doi:10.1038/nature13595

    Article  PubMed Central  Google Scholar 

  13. Herpel E et al (2016) Qualität von Biomaterialien im Biobanking von Flüssig- und Gewebeproben. Bundesgesundheitsbl. (im Druck)

  14. Pickl M, Ruge E, Venturi M (2012) Predictive markers in early research and companion diagnostic developments in oncology. N Biotechnol 29(6):651–655. doi:10.1016/j.nbt.2012.03.008

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  15. Bonnas C, Specht K, Spleiss O et al (2012) Effects of cold ischemia and inflammatory tumor microenvironment on detection of PI3K/AKT and MAPK pathway activation patterns in clinical cancer samples. Int J Cancer 131(7):1621–1632

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  16. Pinhel IF, Macneill FA, Hills MJ et al (2012) Extreme loss of immunoreactive p-Akt and p-Erk1/2 during routine fixation of primary breast cancer. Breast Cancer Res 12(5):R76

    Article  Google Scholar 

  17. Trunzer K, Pavlick AC, Schuchter L et al (2013) Pharmacodynamic effects and mechanisms of resistance to vemurafenib in patients with metastatic melanoma. J Clin Oncol 31(14):1767–1774. doi: 10.1200/JCO.2012.44.7888

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  18. Mok T, Wu YL, Lee JS et al (2013) Detection of EGFR-activating mutations from plasma DNA as a potent predictor of survival outcomes in FASTACT 2: a randomized phase III study on intercalated combination of erlotinib (E) and chemotherapy (C). J Clin Oncol 31. (suppl; abstr 8021)

  19. Diaz LA Jr, Williams RT, Wu J et al (2012) The molecular evolution of acquired resistance to targeted EGFR blockade in colorectal cancers. Nature 486(7404):537–540. doi:10.1038/nature11219

    PubMed Central  CAS  PubMed  Google Scholar 

  20. vfa (2015) Informationen über in Deutschland zugelassene Arzneimittel für die personalisierte Medizin. http://www.vfa.de/de/arzneimittel-forschung/datenbanken-zu-arzneimitteln/individualisierte-medizin.html. Zugegriffen: 13. Juli 2015

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Wir danken Dr. Barbara Schäfer, Medical Communication Consulting, Walter-Wetzel-Weg 9, 79639 Grenzach-Wyhlen, für die redaktionelle Unterstützung bei der Erstellung des Manuskripts.

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Correspondence to Marlene Thomas.

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M. Thomas ist Mitarbeiterin der Roche Pharma AG, 79639 Grenzach-Wyhlen.

A. Kiermaier ist Mitarbeiterin von F. Hoffmann-La Roche LTD, CH-4070 Basel.

M. Cannarile ist Mitarbeiter der Roche Diagnostics GmbH, 82377 Penzberg.

Dieser Beitrag beinhaltet keine Studien an Menschen oder Tieren.

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Thomas, M., Kiermaier, A. & Cannarile, M. Die Bedeutung von Biobanken für die klinische Entwicklung. Bundesgesundheitsbl. 59, 344–350 (2016). https://doi.org/10.1007/s00103-015-2304-5

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