Subprojekt der Infrastruktur RACOON: RACOON-PDAC zum Adenokarzinom der Bauchspeicheldrüse

RACOON

Das Hauptziel von RACOON-PDAC ist die Entwicklung und Implementierung einer hochpräzisen Prognoseabschätzung für das Ansprechen auf die derzeit gängigste Chemotherapie beim Adenokarzinom der Bauchspeicheldrüse (PDAC), d. h. einer auf FOLFIRINOX und Gemcitabine basierende Behandlung. Um dieses Ziel zu erreichen, wird RACOON-PDAC die größte Real-World-Data Kohorte sammeln und analysieren, wobei der Schwerpunkt auf den Daten der Erstuntersuchung in Korrelation mit klinischen Daten liegt. Der erfolgreiche Abschluss dieses Projekts wird sich erheblich auf die klinische Routineversorgung von PDAC-Patienten auswirken, da es zum ersten Mal einen fundierten klinischen Entscheidungsprozess hinsichtlich der Wahl des wirksamsten Chemotherapieschemas für einen bestimmten Patienten ermöglichen wird.

Darüber hinaus werden Daten für das Training zusätzlicher statistischer und maschineller Lernmodelle für andere klinisch relevante Endpunkte bereitgestellt. Es werden standardisierte Arbeitsabläufe für die strukturierte Befundung sowie die automatische und manuelle Extraktion von PDAC-spezifischen bildgebenden Biomarkern auf allen RACOON-Knoten zur Verfügung gestellt. Da innerhalb der nächsten 5 Jahre kein pharmakologischer Durchbruch in der Behandlung von PDAC-Patienten erwartet wird, wurde dieses Projekt speziell für den Aufbau einer einzigartigen Datenbank konzipiert, die das Potenzial hat, durch die Identifizierung dringend benötigter, klinisch direkt anwendbarer prädiktiver Bildgebungs-Biomarker eine schnelle Umsetzung in die klinische Routine zu ermöglichen. Die Daten werden jedoch unter Einhaltung der geltenden Vorschriften über das Primärprojekt hinaus weitergegeben, um die künftige Forschung über dieses Primärziel hinaus zu fördern. Dieses Projekt wird der erste onkologische „Anwendungsfall“ sein, der die BI-RACOON-Infrastruktur fördert und dem gleichen integrativen, partizipativen, synergetischen Konzept folgt, das für RACOON charakteristisch ist.