Auf dem Weg in die Klinik müssen neue Therapeutika im Tiermodell auf Wirksamkeit und Sicherheit getestet werden. Die Grenzen dieser Modelle werden jedoch allzu oft übersehen. Über erfolglose experimentelle Versuche und Probleme bei der Etablierung und Anwendung präklinischer Modelle wird oft nicht berichtet. Darüber hinaus werden strukturelle und funktionelle Unterschiede der Tumormodelle sowie deren Übertragbarkeit auf den Menschen bei der Auswahl eines Tiermodells oft nicht berücksichtigt. Im Projekt SyRAniMoTTCa sollen publizierte präklinische Studien systematisch überprüft werden, in denen zielgerichtete Therapien mit präklinischen Tumormodellen an Tieren getestet wurden. Ziel ist es, Therapien, die im Tiermodell getestet und dann erfolgreich in die Klinik gebracht wurden, zu identifizieren. Eine erfolgreiche Translation ist somit ein Marker für eine hohe externe Validität und kann verwendet werden, um die tierischen Tumormodelle zu identifizieren, die in Zukunft für die translationale Forschung nützlich sein dürften. Es soll ein Tool etabliert werden, das die Ergebnisse der systematischen Überprüfung in einem Dashboard für die Auswahl des Tumormodells für kleine Moleküle zeigt, die in gezielten Therapien gegen Krebs eingesetzt werden können. Im vorliegenden Vorhaben am Standort Aachen erfolgt das manuelle Screening der Fachliteratur, die Datenextraktion und -analyse sowie die Projektkoordination.

Das Projekt zielt darauf ab, die Durchführung und Verbreitung einer systematischen Übersicht über Tiermodelle zu erleichtern, in denen zielgerichtete Therapien gegen Krebs getestet werden. Im Teilprojekt an der Charite wird ein Algorithmus für maschinelles Lernen trainiert, der die Ergebnisse systematischer Literaturrecherchen automatisch durchsucht, um für die Forschungsfrage relevante Studien zu identifizieren. Wörterbücher mit regulären Ausdrücken (RegEx) werden entwickelt und angewandt, um diese Studien nach Kategorien wie der Art des Tumors, der getesteten medikamentösen Behandlung und dem Tumormodell zu kennzeichnen. Studien in ausgewählten Kategorien werden systematisch überprüft, um Therapien zu identifizieren, die in Tiermodellen getestet und dann erfolgreich in die Klinik übertragen wurden. Zur Verbreitung der Ergebnisse der systematischen Überprüfung und aller zugehörigen RegEx-gekennzeichneten Tumorstudien wird eine interaktive, visualisierte Datenbank entwickelt, die über ein benutzerfreundliches Online-Dashboard zugänglich ist. Interessierte Krebspatientinnen und -patienten werden in der Lage sein, die einbezogenen Studien nach den für sie interessanten Merkmalen des Studiendesigns zu filtern. Die Wirksamkeit der in den einzelnen Tiermodellen getesteten Arzneimittel wird als Effektgröße dargestellt und visualisiert. Der Vorteil eines interaktiven Dashboards für die Entscheidungsfindung in diesem Zusammenhang besteht darin, dass Arzneimittelentwickelnde und Forschende leicht Tumormodelle identifizieren können, die in der Vergangenheit in der Grundlagenforschung erfolgreich für ähnliche Arzneimittel verwendet wurden, und den Translationsprozess für bestimmte Krebsarten verfolgen können. Darüber hinaus werden die digitale Infrastruktur und die Instrumente eingerichtet, die für eine einfache Aktualisierung der systematischen Übersicht und eine Ausweitung ihres Umfangs erforderlich sind.