(openPR) Oncotyrol analysiert das Nutzen-Risiko-Verhältnis und die Kosteneffektivität personalisierter Krebstherapien / Internationaler Workshop und Tagung an der Privatuniversität
UMIT (Hall/Innsbruck 7.6.2010) „Was geschieht, wenn…?“ Diese Frage gehört zum Alltag nicht nur für Manager oder Börsenmakler, sondern auch für Entscheider im Gesundheitswesen. Sie haben verschiedene Handlungsalternativen und müssen eine auswählen, ohne die Folgen genau vorhersagen zu können. Computermodelle (Decision Models) können helfen, die unüberschaubare Komplexität des realen Lebens besser zu verstehen. Mit ihrer Hilfe lassen sich verschiedene Szenarien gefahrlos durchspielen, um deren Konsequenzen zu analysieren. Und sie sparen Zeit: Denn bei der Beurteilung von Vorbeugemaßnahmen wie einer Impfung ist es nicht möglich, Jahrzehnte zu warten, bis der Nutzen messbar wird.
Oncotyrol, das Tiroler Zentrum für personalisierte Verfahren in Krebsprävention und therapie, beschreitet Neuland in der Entwicklung derartiger Entscheidungsmodelle. Dies wurde anlässlich eines UMIT-Zertifikatskurses für Computermodellierung und bei der europäischen Tagung der Society for Medical Decision Making (SMDM) deutlich. Beide Veranstaltungen wurden von Oncotyrol unterstützt und fanden an der Privaten Universität UMIT in Hall statt. Besondere Aktualität wurde dem Thema dadurch verliehen, dass in Österreich vor wenigen Wochen die erste Version der nationalen Strategie zum Health Technology Assessment (HTA) vorgestellt wurde, an der Prof. Uwe Siebert, Forschungsbereichsleiter in Oncotyrol und Chair des Departments für Public Health, Informationssysteme und HTA an der UMIT, beratend mitwirkt. HTA steht für Health Technology Assessment und ist eine wissenschaftliche Methode, die als „Advokat für Patienten und Ärzte“ das Nutzen-Risiko-Verhältnis einer Therapie umfassend ermittelt, unter anderem mit Hilfe von Entscheidungsmodellen.
Bei den Diskussionen und in den Vorträgen der vergangenen Tage spielte die personalisierte Medizin eine wichtige Rolle. Was für den einen Patienten richtig ist, kann für den nächsten falsch sein - dennoch werden Patienten in einfacheren Entscheidungsmodellen oft als gleichförmige Gruppe repräsentiert.
„Wir berücksichtigen individuelle Merkmale der Menschen schon im Modell“, betont Sieberts Mitarbeiterin, Dr. Beate Jahn. Sie ist Expertin für Discrete Event Simulation, einem Mikrosimulationsverfahren, das der Heterogenität einer realistischen Patientengruppe Rechnung trägt. Ein solches Entscheidungsmodell entwickelt sie für Brustkrebs im Rahmen von Oncotyrol. Es ist wesentlich wirklichkeitsnäher als herkömmliche Modelle, die lediglich homogene Patientengruppen darstellen.
Derartige Entscheidungsmodelle helfen, die klinische Entwicklung in Oncotyrol zu unterstützen. Beispielsweise wenn mehrere Biomarker-Kandidaten zur Auswahl stehen, fällt die Auswahl schwer: Weder Zeit noch Mittel reichen aus, um sämtliche Forschungsansätze weiter zu verfolgen. In solchen Fällen kann das zu erwartende Verhältnis zwischen Nutzen, Sicherheit und Kosten der einzelnen Kandidaten im Vergleich zum existierenden Behandlungsstandard ermittelt werden. So zeichnen sich bereits früh in der Entwicklung die besten Kandidaten ab.
Auf diese Weise soll verhindert werden, dass neue Therapien oder Diagnoseverfahren nach immensen Investitionen in der Praxis scheitern, weil sich dann erst herausstellt, dass sie nicht benötigt werden. Oder dass entscheidende Innovationen ausbleiben, weil ihr Potenzial nicht rechtzeitig erkannt wurde. So will Oncotyrol dazu beitragen, personalisierte Krebsmedizin rechtzeitig und umfassend zu beurteilen, und einen maximalen Mehrwert für die Patienten und die Gesellschaft zu gewährleisten.
