Uit statistische analyse van de moleculaire ‘vingerafdruk’ van een patiënt kun je opmaken welke chemokuur de meeste kans maakt om aan te slaan, zelfs als die biomarkers niet gevalideerd zijn. Dat suggereert een klinische test, uitgevoerd door het M.D. Anderson Cancer Center van de University of Texas.

De test, genaamd BATTLE (‘Biomarker-Integrated Approaches of Targeted Therapy for Lung Cancer Elimination’) betrof patiënten met longkanker in een vergevorderd stadium. In zo’n geval kun je minstens 4 verschillende medicijnen proberen: Tarceva, Nexavar, Zactima of Targretin. Tot nu toe is er geen enkele biomarker beschikbaar die keihard aangeeft dat één van deze 4 het beste zal werken.

In het kader van BATTLE werden om te beginnen 97 patiënten behandeld met een willekeurig gekozen medicijn uit het lijstje. Als je het op die manier aanpakt, heb je een kans van ongeveer 30 procent dat de behandeling aanslaat.

Van die patiënten werden weefselmonsters genomen waaruit een soort moleculaire signatuur werd gedestilleerd, bestaande uit een groot aantal min of meer willekeurige biomarkers. Vervolgens werd gekeken naar het statistische verband tussen de gevonden signaturen en de mate waarin het gekozen medicijn aansloeg.

De gegevens die daar uit kwamen, werden weer gebruikt bij het uitkiezen van chemokuren voor de volgende 255 patiënten. Van hen bleek inderdaad 46 procent baat te hebben bij de gekozen therapie. Dat is dus de helft méér dan je zou verwachten.

De onderzoekers zien het resultaat, dat ze presenteerden tijdens het jaarcongres van de American Association for Cancer Research, als een belangrijke stap in de richting van ‘personalized medicine’. Ze denken dat je de zoektocht naar de écht relevante biomarkers fors kunt versnellen door op deze manier tussentijds te selecteren.

bron: C&EN