Proteombasierte Diagnostik von Lungenkrebs 

Ziel des Ausgründungsprojektes der Biocomputing Gruppe, FU-Berlin ist die Entwicklung und Vermarktung einer innovativen Diagnostik zur frühen Erkennung von Lungenkrebs auf Basis der Analyse eines Bluttropfens. 


Basierend auf Ergebnissen wissenschaftlicher Forschung der BioComputing Gruppe des Instituts für Mathematik an der Freien Universität Berlin wurde ein Prototyp zur Erkennung Krankheits-spezifischer Proteinmuster entwickelt. In Zusammenarbeit mit einem der größten deutschen Lungenzentren und einem Laborpartner wurden Lungenkrebs-spezifische Proteinmuster identifiziert und zu solchen anderer Lungenerkrankungen abgegrenzt.


Lungenkrebs:
Von grundlegender Bedeutung für den Einsatz wirksamer Therapien ist die frühe Kenntnis des Vorliegens der Erkrankung. Mit zunehmender Pathogenese reduziert sich die Bandbreite einsetzbarer therapeutischer Interventionsmechanismen. Obwohl sich der Kreis von Personen mit einem erhöhten Risiko, an Lungenkrebs zu erkranken klar identifizieren lässt, befindet sich die Krankheit bei Diagnosestellung heutzutage durchschnittlich bereits in einem deutlich fortgeschrittenen Stadium (derzeit durchschnittlich IV). 

News

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Produkt

Das in vitro Diagnostikum sieht vor, Lungenkrebs früher in der Population der Risikopatienten – starke Langzeitraucher – zu erkennen. Derzeitig etablierte Verfahren, wie Röntgen oder die Computertomographie werden i.d.R. nicht ohne das Vorliegen eines konkreten Hinweises eingesetzt und kommen so erst in relativ späten Phasen der Krankheit zum Einsatz – keines dieser Verfahren soll durch die vorgestellte Methode ersetzt werden. Vielmehr soll eine sinnvolle Vorselektion der Risikogruppe im Rahmen einer frühen Überprüfung auf das Vorliegen der krankheitsspezifischen Fingerprints durch den unkomplizierten, nicht-invasiven Ablauf der proteombasierten Diagnostik ermöglicht werden.

Kooperationen

Technologie

Massenspektrometrische Vermessung von Blutserum erzeugt sog. Peakprofile, die eine Momentaufnahme der im Blut enthaltenen Moleküle abbilden. Durch die Entwicklung neuer, Algorithmen-basierter Analyseverfahren gelang es der Arbeitsgruppe erstmalig, hochspezifische Signalmuster innerhalb der Peakprofile zu identifizieren, mittels derer sich Datensätze gesunder Menschen von solchen krebskranker Patienten unterscheiden lassen. Diese krankheitsspezifischen Charakteristika werden Fingerprints genannt und lassen sich insbesondere für diagnostische Zwecke heranziehen.

Kontakt

Prof. Dr. Tim Conrad

Freie Universitaet Berlin

 

Institut für Mathematik

Arnimallee 6

D-14195 Berlin

 


Sekr.: +49-30-838 75367

Tel.: +49-30-838 51445

Fax: +49-30-838 75412