EP2394229A1 - Automatisiertes system zum vergleich individueller genom-, transkriptom-, proteom-, epigenom und metabolomdaten mit daten aus knochenmarkspender-registern und blut, nabelschnurblut und gewebebanken - Google Patents
Automatisiertes system zum vergleich individueller genom-, transkriptom-, proteom-, epigenom und metabolomdaten mit daten aus knochenmarkspender-registern und blut, nabelschnurblut und gewebebankenInfo
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- EP2394229A1 EP2394229A1 EP10706923A EP10706923A EP2394229A1 EP 2394229 A1 EP2394229 A1 EP 2394229A1 EP 10706923 A EP10706923 A EP 10706923A EP 10706923 A EP10706923 A EP 10706923A EP 2394229 A1 EP2394229 A1 EP 2394229A1
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- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
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Definitions
- the invention relates to a system for automatic, fast and dynamic comparison, e.g. of individual molecular diagnostic or analytical data of the genome, transcriptome, proteome, epigenome or metabolome with data e.g. from bone marrow donor files or umbilical cord blood or other banks of stem cells, biologicals or tissues.
- data e.g. from bone marrow donor files or umbilical cord blood or other banks of stem cells, biologicals or tissues.
- registries or umbilical cord blood banks or other biological banks may initiate queries through the system to providers of molecular services or providers of electronic databases of individual health data, such as Microsoft's Health Vault, for example, if their customers, e.g. with certain genetic and other molecular data would be ready, e.g. Umbilical cord blood, so that e.g. the requesting umbilical cord blood bank strategically arranges the inventory, e.g. for certain types of HLA.
- NBS umbilical cord blood preparations
- All methods and methods have their origins in the processes required for the mediation of bone marrow. So far, however, there are no automated processes.
- a clinic that requires an NSB preparation for transplantation from a patient / recipient asks registries if they have a correspondingly different biological and medical identifiers for their patient.
- the registered data may relate, for example, to the so-called HLA match or to the number of cells present in the preparation and further medical or biological data (eg blood group).
- coordinators who perform the selection of an NSB transplant based on the data transmitted. These coordinators suggest to the attending physician a selection of preparations. The doctor decides if and which graft will be used. In order for clinics to be able to order the correct umbilical cord blood unit, the clinic must obtain all essential data for each specimen about the specimen in question. However, no standards have been defined worldwide for the information provided in a so-called Unit Report. Also, the correlation of the data of individual preparations with each other has not been recorded. Coordinators are subject to an iterative process of drug selection that is time consuming and error prone.
- SCBS total system
- Source material production, production, certified quality assurance and delivery The overall system complies with FDA regulatory quality standards and standards such as: FACT, CGTP, AAB and from an existing (allogenic) umbilical cord blood supply, a specimen matching the patient tissue is selected (Matching)
- US 2002/0132343 A1 describes that the known methods for typing (HLA typing of at least six loci) of the donor and patient cells in compliance
- an automated tracking system can be used to track individual specimens / specimens as well as for follow-up.
- the donor cells (source material) come from a certified source (umbilical cord blood bank) containing the relevant information (eg TNC, HLA loci, number of CD34 + cells) per sample according to the quality standards.
- the source material is processed so that only the relevant cells are processed further and the desired cells (eg CD34 + cells) are expanded ex vivo.
- the stem cell products thus produced are provided for use as a "patient treatment kit.” They contain a defined characteristic and can be used directly by the attending physician.
- a registered SCBS product matches at least 4/6 antigens or 3/6 alleles with 2 * 10 7 cells / kg in children ( ⁇ 12J) or patients ⁇ 50 kg body weight and 1 * 10 7 cells / kg body weight in all other patients
- US 2002/0132343 A1 describes as a central element the ability to deliver the SCBS products directly to the transplant centers that ordered the product by packing the SCBS products into special containers that are shipped by courier companies, trying to maintain quality standards, and the described SCBS system and methods do not address the issue of automated selection It is the current state of the art for the manual selection of stem cell preparation described (HLA matching, cell count / weight correlation, etc.).
- US 2002/0132343 A1 does not show how the time required for identifying a suitable donor material can be reduced or how the necessary manual steps for selecting between several potentially suitable preparations can be automated. Further, US 2002/0168639 A1 discloses that due to the limited performance of the analyzers, it is difficult to compare one tissue sample to a plurality of comparative samples. US 2002/0168639 A1 describes a profile carrier on which on the one hand a sample tissue can be accommodated and on the other hand a microarray on which different comparison samples can be used for simultaneous analysis. The responsiveness of the test tissue or microarray samples is stored in a database and set in relation to other information of the patient from which the test tissue originated (eg, age, weight, sex, history of the disease).
- US 2002/0168639 A1 The database system disclosed in US 2002/0168639 A1 is connected to an information management system (IMS) that can perform searches and correlations. This provides comparisons and correlations of the biological response capabilities between the test tissue and the microarray samples. This is done using the capabilities of State of the Art Business Analytics data analysis and visualization products such as "Tibco Spotfire.”
- IMS information management system
- US 2002/0168639 A1 collects and stores information about tissue cells and their donors Standard analysis methods are compared to identify correlations, etc., for research and diagnostic purposes, respectively, and it is not disclosed how the correlation should proceed with respect to a specific issue, but rather the general possibilities that are state of the art ,
- GB 2407193 A describes a system for automated execution and evaluation of biological cell line experiments with image evaluation.
- the system consists of a unit that allows new experiments to be defined and run automatically, with the system being open to the modular registration and use of any experiment and device.
- the second system component comprises the automated analysis (image analysis) of the experiments - here, primarily the image evaluation of assays is pointed out, ie the results of the assays (of the experiments) are fed into the system and analyzed by it.
- Variable / extensible analysis techniques can be used.
- the overall system autonomously controls the execution and analysis of several successive experiments. Of the Implementation process can be flexibly defined or adapted.
- the results are stored in a database and the results are displayed to the user via flexibly definable reports.
- GB 2407193 A shows that entire laboratory processes for experiments with cell lines can be automated. The like is known from the industrial practice of many application domains.
- GB 2407193 A provides a framework for the automated data evaluation in the
- US 2004/0121369 A1 addresses the problem of automating the flexible use of a large number of devices and analytical methods in the context of complex biological laboratory experiments.
- data for the evaluation to be sequentially transported through different software applications or to process the data in parallel is complex and requires individual human coordination (manual data formatting or time-consuming individual programming).
- US 2004/0121369 A1 provides a flexible framework for the automation of laboratory experiments and their evaluation. The system enables the flexible registration (connection) of laboratory device controls in order to use them in the context of individually and freely definable experiment sequences. Likewise, analyzers and analysis software can be flexibly registered and integrated into the overall process.
- US 2004/0121369 A1 describes a flexible registration mechanism that solves the problem of the different interfaces and protocols of the devices and analysis applications, so that they can be efficiently coupled to one another.
- the information is stored in a database.
- US 2004/0121369 A1 deals with the problem of increasing the efficiency of certain processes. It is shown that a task, which until now required the manual support of specialist staff, can be completely automated. However, the solution lies in the area of efficient device coupling and not in the efficient selection of specific cell preparations.
- WO 02/077640 A2 discloses a system for efficiently processing and evaluating large amounts of data that arise in connection with the analysis of biomolecules with the aid of microarrays and likewise to optimize the analysis process.
- the disclosed automated system makes it possible to group large amounts of data in a database by means of data mining methods, eg by physical properties, and to analyze these results using a self-learning neural network.
- the neural network makes it possible to automatically generate new samples that fulfill a desired task.
- mathematical and statistical (self-learning) algorithms are used to answer certain questions regarding a sought biomolecule.
- the algorithms are not transferable to other systems but can only be used in the said system.
- lymphocytes are derived from peripheral blood from donors who mate with the patient at least in 4 loci.
- Some tumors, viral infections and autoimmune diseases are to be treated by means of HLA matched allogeneic activated lymphocytes and no statements are made about the exact selection process.
- DE 600 30 978 T2 discloses a method which makes it possible to quantitatively analyze several biological samples simultaneously by means of a sensor platform in a high-quality manner.
- the chemical and physical properties of a sample to be analyzed are determined by the sensor platform and introduced into a signal evaluation.
- the system can be used to determine the HLA values of samples.
- the state of the art does not describe how exactly the selection of the preparations takes place. It is generally known which parameters should at least be used for selecting suitable preparations but can not be derived from how the analyzed preparations can be used to determine the "best" preparation.
- the prior art discloses that the selection of the appropriate preparations should be made primarily on the basis of an HLA typing and essentially does not introduce any further criteria.
- no solutions for the case of multiple transplantation are disclosed in the prior art. This is a solution strategy in the event that no suitably large preparation is found. Then the search problem is extended to two or more preparations, which together contain enough cells and in addition, both among each other and the patient have a sufficient agreement in the HLA values.
- the object of the invention was therefore to provide a system that does not have the disadvantages of the prior art and allows the selection and distribution of a suitable preparation, for which purpose further selection criteria should be used.
- request data of a potential recipient or patient Inputting request data of a potential recipient or patient and storing it on a storage medium, the request data comprising genome, transcriptome, proteome, epigenome and / or metabolome data, Presetting of search criteria, in particular the storage of the search criteria on a storage medium and / or a processing unit,
- the search includes a comparison of the experience data with the request data and an automatic evaluation of the search is carried out and / or
- an order processing and follow-up takes place and the umbilical cord blood product is ordered via the network, in particular the potential umbilical cord blood preparations after an HLA match, a patient weight, a number of nucleated cells (TNC) and a number of hematopoietic Cells (CD34 +) can be ordered and selected and additionally compared with the genome, transcriptome, proteome, epigenome and / or metabolic data, does not have the disadvantages of the prior art.
- a system describes a set of technical components which are related to each other and interact.
- a system may include both programs and computer equipment (data processing equipment) as well as items such as shipping containers, NSB preparations.
- processing units preferably describe input units via which data or information are input and are preferably stored in digital form.
- the processing units preferably comprise computers, medical systems, memory devices and / or special processors suitable for input and storage.
- the processing units may be present in a preferred embodiment separately and / or in various forms of hardware, software and / or firmware.
- medical systems such as analysis devices, automatically transfer the analyzed data into the system and no manual input is required for this purpose.
- molecular diagnostics describes a diagnostic, the disease-specific biomarkers preferably by means of customized probes either by imaging techniques in the body of the patient - in vivo - or indirectly from samples taken - in vitro.
- molecular biology methods can be used, which also serve to detect biomarkers.
- the teaching of the present invention is also a combination invention wherein said elements interact and provide a system for mediating and selecting a biological transplant comprising HLA typing, genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or Metabolome analyzes are performed and the grafts are ordered according to these analyzes.
- a synergistic effect is generated, which is characterized by the fact that a system is available for all mentioned processes and thus all processes can be centrally monitored but also decentrally monitored and controlled by the system. All institutions involved in transplantation, including clinics, NSB banks or physicians, can gain access to the system and track the progress of the transplant.
- the system according to the invention compares the incoming patient data or request data by means of a multilevel compatibility matrix and varying order criteria with the data or empirical data of registered cell preparations.
- the comparison is carried out fully automatically, wherein a physician can advantageously access the data online.
- the physician can automatically be presented solution proposals, which single preparation (single transplant) or which matching preparations (multi-transplant) come for a transplant in question.
- the system is suitable for all biological, biochemical or chemical substances, the time-critical mediation in transplants or other
- the system preferably incorporates genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome data of the NSB preparations, for which the preparations may be analyzed by service providers, preferably the NSB bank distributing Samples are regulated and samples are sent to service providers using high-resolution analytical methods, including genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome analyzes, to characterize the NSB preparations in detail.
- the service providers also offer these analyzes for non-patients. It may be preferred that a non-patient may also enter his genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome data into the system, the input being regulated and performed by the NSB bank or a clinic. The data is stored for later queries.
- Characteristic empirical values of the NSB preparations are input via processing units, for example computers. However, it may also be advantageous if a preparation is automatically analyzed by means of one or more analysis devices and examined values are automatically transferred to a processing unit. For example, in so-called laboratory streets, which are a kind of series connection of different analysis devices, NSB preparations can be examined and characterized quickly and efficiently. The analyzed values are automatically entered into the system and are available so quickly.
- the empirical data that is to say the values specific and characteristic for an NSB preparation, are stored on a storage medium.
- the storage medium or a data storage serves for the purposes of the invention for the storage of data or information.
- the data can advantageously be supplemented at any time by more and are preferably in digital form.
- the storage medium is a mass storage device with preferably magnetic recording technology or semiconductor memory technology.
- a mass memory referred to in the context of the invention, a storage medium, which stores a large amount of data or information preferably over a longer period.
- a magnetic memory mass storage device may be used which writes binary data onto the surface of a rotating ferromagnetic disk.
- Semiconductor memory are in the context of the invention data storage, which consist of a semiconductor, are realized in the integrated circuits by means of semiconductor technology. The data is stored in the form of binary electronic switching states in the integrated circuits. This enables permanent and secure storage of the data.
- the request data are also entered into the system by means of processing units and stored on a storage medium.
- the request data are data which in particular characterize the recipient or a potential recipient of the NSB preparations.
- a potential recipient within the meaning of the invention is a person who has had a genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome analysis carried out and in particular a predisposition to a disease has been discovered, which are preferably treated by means of a biological transplantation can.
- the data of the potential recipient may also be available as request data in the system.
- the query data advantageously includes genome, transcriptome, proteome, epigenome and / or metabolome data and may be determined, for example, by specialized institutions or companies (eg, genome sequencing facilities).
- the genome data in a preferred embodiment comprises the simple (monoploid or haploid) set of the genetic material (ie, double-stranded DNA) present in eukaryotes substantially in the form of linear chromosomes.
- the genome data are advantageously determined by genome analysis or genome sequencing or genotyping, which isolates the DNA of an organism, organ, tissue or cells and determines the sequence of sequence of all DNA base pairs However, it may also be preferable not to analyze complete chromosomes but only genes and / or DNA from eukaryotes
- the system may use data from genome or sequencing analyzes, such as analyzes For example, the genome, epigenome, mutagenoma and / or metabolome of the tumor can be analyzed to obtain high-resolution information about the condition of the tumor, and sequencing allows a detailed understanding of the tumor's mutations d
- the formation of the tumor can be modeled, which in turn is important for prevention and diagnostics.
- NSB preparation content TNC, HLA type, genome analysis
- the system can use this highly complex data to compare it to an NSB preparation or tissue or cell preparation.
- potential recipients whose genome has been sequenced and who have a predisposition to a particular disease can be registered by the system. For example, if these potential recipients need an NSB preparation, the genomic data of the potential recipient may be compared to those of the NSB preparations by the system.
- the system is able either to store the drug for the potential recipient or to offer it an alternative drug. It was completely surprising that a genome analysis of the preparations can significantly improve the search for a suitable preparation.
- the genome analysis of the NSB preparations can also be used to identify gene and / or chromosome aberrations in the NSB preparations.
- the efficiency of the transplantations can be considerably improved, since preparations with aberrations, which may be detrimental to transplantation, are represented separately by the system and only preparations are used which promise high efficiency.
- transcriptome data can advantageously be entered into the system and stored.
- the transcriptome preferably designates the entirety of all gene transcripts (mRNA) synthesized by an organism under certain environmental conditions.
- mRNA gene transcripts
- the developments in DNA chip technology which allow a high sample throughput with low starting material with high sensitivity, make extensive transcript analyzes possible.
- Such a DNA chip covering the entire genome of an organism is hybridized with the mRNA isolated from cells or tissues (or the cDNA rewritten therefrom) to identify the transcribed genes.
- the specific expression rate of a gene can, for example, provide information about the activation or deactivation of certain signal transduction pathways, which in turn can be used for the diagnosis or therapy of diseases.
- transcriptome analysis of the NSB Preparations provide comprehensive information on the condition of the preparations. Based on this data, the preparations can be arranged hierarchically, which in turn allows a surprisingly fast selection of suitable preparations by the system. The transcriptome analysis data can be compared to that of a potential recipient or recipient by the system, allowing for compatibility.
- the proteome data which may also be entered and stored as query data in the system, include in particular the totality of all proteins in a subject, tissue, cell or cell compartment, advantageously under well-defined conditions and at a particular time.
- the analysis and determination of the proteome takes place by means of proteomics.
- Proteomics involves the determination of the totality of expressed and posttranslated modified proteins under defined conditions with the aim of obtaining information about the state of the cell, as well as decoding complex physiological processes by comparing the protein pattern of a cell or an organism under different conditions.
- the system is particularly suitable for entering and storing data from phosphoproteomics. Cell growth and differentiation are controlled via a complex network of cellular signaling pathways. Protein kinases play a key role here.
- Protein phosphorylation occurs in approximately 30% of all proteins. They represent the most important regulatory mechanism in the control of cellular signaling pathways. However, in cancer cells, certain proteins have a high degree of phosphorylation. This overactivation of signaling pathways is characteristic of cancers. In addition, transplantation has been shown to alter protein activities, which are mainly due to phosphorylation. Phosphoproteomics aims to quantify all cellular protein phosphorylation in cell and tissue samples. The use of state-of-the-art mass spectrometric methods is unavoidable.
- the proteins of the cellular states to be compared may be involved be labeled by mass spectrometry distinguishable isotopes.
- the phosphorylated proteins can first be enzymatically decomposed into peptide fragments and enriched using special chromatographic methods. The mass spectrometer can then be used to determine the exact masses of the phosphopeptides and their characteristic fragment masses resulting from collision with gas molecules. Using bioinformatic methods, finally, the measured phosphopeptides can be mapped onto protein sequences from the measurement results and relative quantitative changes between the analyzed samples can be derived.
- the system is advantageously able to analyze in particular NSB preparations preferably with the aid of phosphoproteomics. This can be used to determine the activation of individual proteins or signaling cascades. Also, potential recipients can be characterized using proteome analysis, in particular phosphoproteomics. As a result, the system is able to diagnose a disease and early to find and order a corresponding NSB, tissue and / or Zeil preparation.
- metabolome data can be entered into the system.
- This is preferably the entirety of the cellular metabolites, ie the chemical substances produced in the reactions of the metabolism (usually low molecular weight).
- flow rates or turnover rates of certain metabolites, the metabolite levels and enzyme activities of individual metabolic pathways and / or compartmentalization of the various metabolic pathways within an organism, an organ, a tissue or a cell can also be determined.
- the system is able to directly use data from metabolome analyzes.
- the metabolome analyzes detect and quantify small chemical or biological molecules - metabolites.
- different samples can be used, including blood plasma, blood serum, urine, CSF, cell extracts or tissue.
- the samples are characterized by state-of-the-art analysis methods such as spectral analysis, mass spectroscopy and / or chromatographic methods and the biological and / or biochemical interaction with other molecules is modeled. This allows the molecule to be classified into one or more signaling cascades or metabolic pathways become.
- the metabolites can be used to determine an effect of drugs on metabolic processes or to quantify the influence of a tumor on metabolic activities. In this way, clinical studies can be easily supported, whereby the generated data can in turn be incorporated into the system and, for example, compared with the empirical values, ie a suitable cell, tissue or NSB preparation can be found.
- epigenome data can also be entered into the system according to the invention and analyzed and utilized by it.
- Epigenetic changes describe changes in the activity of genes that do not affect the sequence level (such as mutations, etc.).
- the main mechanisms of an epigenetic change involve chromatin, which can be specifically rebuilt and modeled.
- the changes in the chromatin can be made, for example, by processes comprising methylation or acetylation of individual chromatin elements.
- DNA methylation is a strictly controlled biological process that serves the natural regulation of genes and the stability of the genome. Cytosine can be modified by attaching a chemical methyl group.
- DNA methylation in gene regulatory regions usually silences the affected genes by either directly preventing the binding of transcription factors or allowing chromatin to condense. Because different cells switch off different genes, each cell type has its specific "DNA methylation fingerprint.” This "fingerprint" is specifically altered in aging and disease, and is therefore a source of biomarkers for organ-specific diagnosis and disease classification.
- cancer specific DNA methylation patterns can be used to draw conclusions about gene activity from the methylation patterns.
- the methylation patterns can be determined by means of non-invasive or minimally invasive methods, whereby a varying gene activity can be detected at an early stage.
- DNA methylation can be easily quantified because the unmethylated copy of the same gene in the sample can be used as an internal reference. Since DNA methylation is not altered by sample processing in clinical routine, it can be found in Tissue specimens fixed for histological analysis by the pathologist and embedded in paraffin are analyzed. The methylation of cell or tissue samples can be easily determined in high-throughput analysis, such as microarray technology or PCR or sequencing technologies. It was completely surprising that on the basis of epigenome analysis, the system can make a statement regarding the compatibility of the NSB preparations with the recipient. The epigenomic analysis of the NSB preparations and the analysis by the system has surprisingly led to a considerable reduction in rejection reactions of the grafts.
- the epigenome describes the totality of the epigenetic features, i. H. all meiotic and mitotic heritable changes in gene expression that are not encoded in the DNA sequence itself.
- the system is particularly advantageous in the field of oncology, since there are large amounts of data that need to be edited and managed.
- the system enables interaction - a single platform - for clinics, cell, tissue or NSB banks, as well as institutions or companies that have the capacity for high-resolution analysis.
- the system can easily manage large amounts of data and also allows input and / or storage of different formats. It has surprisingly been found that the system allows different file formats, such as genome analysis (sequencing), to be stored in a compressed form in the system while still being compatible with other data sets. That is, an NSB bank or clinic networked across the system can access the highly complex data and initiate a query because the system provides a consistent data format. This highly complex data can be easily and efficiently managed with the system.
- the system also allows a quick and automatic search for the given parameters.
- the request data can advantageously be entered directly in the creation in the system, this process preferably runs automatically. In this case, for example, after successful genome sequencing, the data can be transferred to the system.
- the system offers appropriate data storage for this, which can process different data formats.
- different data formats are brought to a uniform and comparable format. This represents a significant advantage over the databases or data management programs described in the prior art, since for the first time a simple and above all fast exchange of data is possible.
- patient and specimen information are correlated by information processing systems and used to evaluate matches.
- the information about the available umbilical cord blood preparations (NSBP) are advantageously made available and updated decentralized by the blood banks.
- the information about the available NSBP inventory for example, converges in a repository (database) and is made available there for search.
- the search result or the evaluation can be output hierarchically. For example, the hits that gave complete match to the search criteria may be rated higher or weighted differently than those that do not match completely. As a result, the results can be displayed clearly and the searcher can rather get an overview of the result.
- the evaluation of the search result preferably takes place automatically and can be manually adjusted by the searcher by weighting the search criteria differently.
- the recipients or clinics responsible for them can precisely define the criteria on which to search for a match.
- the search parameters which are used in the weighting and automated selection can be stored centrally for the treating physicians and hospitals.
- the preset search parameter sets can be retrieved and, if necessary, modified by an expert (expert mode).
- the search for suitable NSBP advantageously takes place automatically, but can also be carried out or checked step by step by a specialist.
- the NSB preparation can be ordered from the umbilical cord blood bank or clinic.
- the order is made via the network and can thus be made over long distances, without the need to be contacted with the appropriate bank.
- the processing units and / or the storage media are equipped with data transmission units known to those skilled in the art, which enable fast data transmission. Examples include DSL, ISDN or other connections that can be used for communication between processing units.
- data transmission units known to those skilled in the art, which enable fast data transmission. Examples include DSL, ISDN or other connections that can be used for communication between processing units.
- interaction with the blood bank may be beneficial in order to initiate further or missing examinations. This has been a manual and time-consuming step.
- the system supports the processes via an automated workflow, that is, a workflow that runs in a predefined sequence of activities in an organization.
- the workflow always informs about the upcoming orders and the work status of individual orders, which improves the quality of the results and makes the processes themselves more efficient and faster.
- the system is able to collect the medically and pharmacologically necessary information.
- the system can automatically provide statistics on the processing speed and speed of blood banks, as well as statistics of success depending on disease types and NSBP parameters create.
- the user of the system for example, the coordinator receives a clear presentation of the settlement and can use this, if necessary, improve work processes or order processing, as it receives useful evaluations on, for example, the blood bank.
- the potential NSB preparations could be ordered and selected by HLA match, patient weight, number of nucleated cells (TNC), and a number of hematopoietic cells (CD34 +), and could be correlated with the genome, transcriptome , Proteome, epigenome and / or metabolome data. That is, genome, transcriptome, proteome, epigenome and / or metabolome data from preferably the NSB preparation and a potential recipient or recipient are analyzed, the results of the analysis preferably being incorporated into the system and preferably stored on a storage medium become.
- the query for a suitable preparation by the system may then be preferred on the genome, transcriptome, proteome, epigenome and / or metabolome data and HLA match or patient weight, number of nucleated cells (TNC), or a number of hematopoietic cells (CD34 +) are based.
- TTC nucleated cells
- CD34 + a number of hematopoietic cells
- the highly complex file formats of genome, transcriptome, proteome, epigenome and / or metabolome analysis can be processed by the system. This represents a significant step forward, as it makes the search for suitable NSAIDs faster and more efficient and establishes a data exchange between the collection center, the deposit, the clinic, the transplant center and, if necessary, the research facility. None of the kind is described in the prior art.
- the system may use data from bone marrow donor files or from umbilical cord blood or other banks of stem cells, biologicals or tissues and compare them to the genome, transcriptome, proteome, epigenome and / or metabolome.
- the system may use data from bone marrow donor files or from umbilical cord blood or other banks of stem cells, biologicals or tissues and compare them to the genome, transcriptome, proteome, epigenome and / or metabolome.
- registries or umbilical cord blood banks or other biological banks may initiate queries through the system to providers of molecular services or providers of electronic databases of individual health data, such as Microsoft's Health Vault, for example, if their customers, e.g. with certain genetic and other molecular data would be ready, e.g. Umbilical cord blood, so that e.g. the requesting umbilical cord blood bank strategically arranges the inventory, e.g. for certain types of HLA.
- the system puts individuals or families in the position, for example on the basis of a "genotyping" or a molecular-diagnostic examination and the risk profile for certain diseases such as leukemia, in a position to check in advance whether a suitable bone marrow or blood or Tissue donor or a matching allogenic umbilical cord blood preparation or suitable stored allogeneic preparation of other origin such as is available from fatty tissue.
- a person or a family can implement a health strategy as a precautionary measure with regard to regenerative medicine, for example, after the genetic predisposition to a disease becomes known, it is possible to check in advance whether a possibly life-saving preparation or a donor is available.
- a bone marrow registry or an umbilical cord blood bank From the point of view of a bone marrow registry or an umbilical cord blood bank, rare or often or urgently needed HLA typings that are missing or underrepresented in the own inventory can be accessed via the system. For the first time, the system will strategically and planned complement or deepen the inventory of a bone marrow registry or cord blood bank for HLA typing or other features such as alleles or results from molecular diagnostic methods.
- the invention is novel and inventive, as it is a system for automatically managing and ordering NSAIDs and their hierarchical order disclosed in accordance with defined factors, which allows the integration of the query data determined by particular high throughput analysis or molecular diagnostics.
- the system stands out clearly from the state of the art.
- the system can surprisingly find potential preparations quickly and efficiently.
- the NSB preparations are characterized in much greater detail by the genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome data than by standard analyzes.
- the data include not only gene or chromosomal aberrations, but also methylation patterns, expression of, for example, oncogenes or tumor suppressor genes and metabolites.
- the empirical data in particular all NSB preparations registered in the system, which are stored in various NSB banks or withdrawal centers worldwide, are recorded as parameters with an advantageously uniform data set (unit report).
- the parameters include: - name and identification of the NSB bank
- a parameter describes a parameter, that is to say a characterizing property, which is inserted into the system as data.
- these include operational information (attributes) of patients, clinics, physicians, donors, blood banks, NSAIDs (laboratory values, physical and informational properties), ordering and processing information, and controlling information including search / exclusion criteria, thresholds, weighting factors.
- the parameters of molecular diagnostics and analyzes preferably include the quantities of biomarkers specific for particular diseases. This allows the system to make a quick statement about the activities of metabolic pathways that may be detrimental to a transplant.
- Parameters are recorded which are used to label the preparations.
- the advantageous combination of the parameters is not described in the prior art and allows a clear assignment and detection of a preparation.
- a database within the meaning of the invention, an NSBP database can be created, in which the parameters are stored.
- the input of the parameters can be decentralized, for example, by the NSB-, whereby the database can be maintained or updated by this.
- they can also be entered later via the system.
- the data may also be provided by external service providers. This is an advantage, as the clinic or the NSB bank does not have to carry out costly and time-consuming analyzes itself and resources can thus be saved.
- the service providers can, for example, automatically receive samples from the system before transplantation, whereby the generated data is entered into the system and accessible to the participants.
- the status of the bank with regard to international banking Certifications (eg Fact - "Foundation for the Accreditation of Cellular Therapy") are stored, which ensures that defined standards regarding the quality of the preparations are adhered to, and a contact person at the respective bank with contact details can also be registered
- contact a doctor or coordinator responsible for maintaining the database at the bank, and preferring to assign a system-unique identification number (ID) that allows for unambiguous assignment, as well as looking for products from the NSB bank
- settlement reliability information for each NSB bank is automatically collected by the system and taken into account in the search, as well as family, child, and family history, according to a maternity chart of the maternity hospital atenbank with recorded.
- the ethnicity of the mother, the father, and / or the child is beneficial as information because certain genetic variations may be associated with the ethnic background and thus may complicate a transplant.
- further parameters such as blood type, HLA type, cell count (TNC - "total nuclear cells” and CD34 +), virus status, genome, metabolome, transcriptome, proteome and / or epigenome data and allelicity of the preparations are entered into the database This extensive information allows the characterization and identification of the preparations and, accordingly, an optimal allocation of a recipient.
- the record of each specimen contains information on whether the specimen was frozen in segments (if so, how many) and fragments (if any, how many) and DNA samples (if any, how many). Fragments, segments and samples are used to determine the specimen later on with regard to a specific patient and to verify central data before the transplantation.
- the system informs you how many of the segments, fragments and DNA samples are currently still available at the request, or which other tests such as CT (Confirmatory Typing) HR (high-resolution HLA typing), sequencing, genotyping or CA ( Colony assays) already performed or which were the results of this test.
- CT Confirmatory Typing
- HR high-resolution HLA typing
- sequencing genotyping
- CA Colony assays
- the database comprising the data or parameters may also be referred to as a data warehouse, i. a central data collection, the content of which is composed of data from different sources.
- a data warehouse i. a central data collection, the content of which is composed of data from different sources.
- This not only manages all the data of the individual preparations in the various NSB banks, but it also dynamically compensates for any preparations that are discontinued against all other preparations in the various NSB banks so that it is automatically documented with the registration of each product which preparations can be used among each other for possible later double or multiple transplantation (MultiCord).
- the first order criterion for this multi-cord alignment between the registered preparations is the HLA match, although it may also be preferred that the first order criterion is the blood group or TNC cell count.
- the first order criterion is the blood group or TNC cell count.
- Further ordering criteria may be alleles and results of molecular diagnostics and analyzes from the genome, the transcriptome, the proteome, the epigenome and the metabolome. It has surprisingly been found that by analyzing the genome, transcriptome, proteome, metabolome and / or epigenome, high-risk patients and incompatible NSB preparations are rapidly identified by the system.
- the NSB preparations and the potential recipients or recipients are analyzed for genome, proteome, epigenome, transcriptome and / or epigenome data, and the generated data is compared by the system.
- the system is able to calculate incompatibilities and to present them clearly.
- the evaluation of this data can identify certain features that increase the risk of rejection. If this risk is detected early, ie before transplantation, these incompatible products can be avoided in a selection. If alternative drugs are not available, early therapy may reduce or even completely suppress the rejection response.
- the system allows surprisingly by the regulatory criteria, in particular by genome, proteome, metabolome, epigenome and / or transcriptome analysis, that only fully compatible NSB preparations are used for transplantation.
- an order describes a defined sequence of elements.
- the order of the elements may be related to their properties, for example the parameters or attributes (eg NSB preparations).
- the order criteria describe how the order is made (for example, stringing all NSB preparations according to their TNC size from the largest to the smallest preparation).
- filter criteria can be applied to an order, that is to say, for example, only preparations for a search which have a defined TNC size can be taken into account. It is particularly advantageous that with larger amounts of data these orders can be used as an index in order, for example, to perform efficient searches (also as a combination across multiple criteria).
- the second order criterion is the blood groups or HLA type equality or compatibility. Preparations with blood groups / HLA equality are at the top again, those with tolerability follow and blood groups that exclude lead to the unfitness as MultiCord with respect to certain other preparations.
- order and / or exclusion criteria are stored on a storage medium and / or processing unit.
- order or exclusion criteria are also collected below. That is, it may also be advantageous to classify the preparations according to properties of the genome, transcriptome, proteome, epigenome and / or metabolome. These properties include, for example, mutations, expression of certain genes, presence / absence of certain proteins, methylation of certain genes or chromatin segments and / or the conversion of certain metabolic products.
- the preparations can be surprisingly uniquely characterized by the system and advantageously compared to the data of a recipient or a potential recipient.
- the comparison may indicate an early incompatibility that could lead to an increased rejection response of the graft.
- the system can automatically search for suitable preparations and, for example, inform the clinic if there is a preparation.
- the system reserves the preparation and does not present it to other seekers.
- a patient can be clearly characterized, advantageously comparing the data of a patient with stored data of a preparation in an NSB bank.
- inventive combination of order and / or exclusion criteria for example of genome, proteome, epigenome, transcriptome and / or Metabolomanalysen means of the system allows a much more accurate characterization of the preparations. It has surprisingly been found that by means of the system faster matching preparations are found, as a larger number of characteristic Features and no further compatibility checks need to be performed. This leads to a reduction of the work and the costs. In addition, it is extremely important for successful transplants to find a suitable drug quickly.
- the patient and the preparation are characterized by the same criteria, whereby a direct comparison is possible.
- the properties of the preparations can advantageously be compared with those of a patient via, for example, a compatibility matrix in several stages and different regulatory criteria.
- the compatibility matrix allows a direct and simple comparison of the properties of the preparations with those of the patient and provides information as to whether the preparation is compatible with the patient.
- the treating physician is presented with a plurality of results, that is to say preparations which would be optimal for a patient.
- preparations for single-cords or multi-cords with regard to transplantation into a specific patient can advantageously be proposed. The final decision as to which preparation or which preparations are used can advantageously be made by the attending physician.
- the criterion of indication and therapy suggestion of the attending physician describes the diagnosis, analysis and indication of the disease in which the patient suffers (for example acute myeloid leukemia (AML) or ischemic stroke) and for which the attending physician a particular treatment (therapy ) suggests.
- the therapy proposal includes u. a. Definition of the product to be used (for example umbilical cord blood preparation as finished medicinal product), the timing, course and duration of the treatment as well as the number, dosage and administration of the product (s) and possible measures in the event of a relapse.
- the criterion of urgency according to defined classification describes the mandatory binding prioritization of search and assignment of a suitable preparation for a particular patient to all users of the database or platform compared to the parallel search for another patient, possibly due to their genetic Typings for the same product in inventory come into question.
- the Classification table can be determined by a coordinator and is based on the medical urgency with which the patient requires the preparation
- the parameters which are important for a particular patient, for example, and which are consequently important for the search for a suitable preparation can be predefined by the attending physician or the clinic prior to the search, whereby efficient and automated search processing is possible.
- the information about the attending clinic is not only logged for the quality assurance of the process, but also collected as necessary information in advance, without which the search process can not begin.
- the preferred embodiment automatically collects per-clinic statistics on the number and type of transplantation, thereby simplifying the evaluation of a clinic for its suitability for transplantation. This makes it particularly easy to exclude clinics that have little to no experience with transplants.
- MLpr äp match level according to the HLA agreement between preparation and patient
- MLlessnessp: 4: HLA pre and HLA Pai matchen in 4 of 6 values and blood group compatibility The preparation is not considered: otherwise
- ZFpr äp cell factor defines the required number of cells per kg of patient weight on the corresponding Match Level
- OZp rap ordinal number of a preparation with which the preparations according to TNC and match level can be arranged
- the standard orders of preparations in a shortlist are based on the following criteria:
- Order 1 rank first after match level, then after ordinal number, then after CD34 +
- Order 2 Rank first after ordinal number, then after match level, then after CD34 + either OZ p] > OZ p2
- Pat patient
- HLAp at HLA values of the patient
- HLAp rä p HLA values of a preparation
- TNCpr ä p number of nucleated cells of a preparation
- CD34 + P r p number of CD34 + cells of a preparation
- the preferred embodiment is also a combination in which said elements interact to achieve overall technical success, thereby producing a synergistic effect which results in a surprisingly efficient and rapid search for adequate preparations.
- the ordering criteria within the meaning of the invention may also be referred to as search criteria.
- the search can be carried out automatically, whereby the search can proceed much faster and no errors occur by persons involved in the search.
- the standardization of the search method and the combination of the ordering criteria enable automated mass processing.
- the preparations are prioritized according to other regulatory criteria, for example according to the mutations in a particular gene or according to the blood group.
- the order of the preparations be determined by genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome data, the data being based on high-throughput analysis and / or molecular diagnostics.
- preparations can be sorted out directly or listed separately using the system, which increases the amount Concentrate a biomarker and allow conclusions on an increased or decreased metabolic activity, which are incompatible with the characteristics of the recipient.
- genetic defects that mean an increased risk of rejection can be detected by the system prior to transplantation.
- a potential recipient who has a predisposition to a disease, such as being susceptible to NSB transplantation, for such an analysis may make a request through the system and list appropriate preparations based on the criteria to get.
- the appropriate preparations or similar comparable preparations can be stored in the system and possibly reserved for the potential recipient.
- the potential recipient for example, store the umbilical cord of one of his children at a NSB bank and, if appropriate, if the defined search criteria fit, fall back on this.
- the search for a suitable preparation is divided into several stages.
- the first stage is the "Basic Search", which according to an exclusion principle, appears on the so-called “Long List”, that is, a long list that advantageously includes all preparations in order of precedence, which are in at least four out of six HLA typifications and according to the Do not exclude blood group affiliation, ie
- the result is a match level corresponding to the HLA matches between preparation and patient.
- the clinic may at this time also import preparations from NSB banks that are not registered in the "Basic Search.” It may also be preferable that the ranking of the long list is based on genome, proteome, transcriptome, epigenome - and / or metabolome data is created.
- the next level is the “Advanced Search”, whereby advantageously a two-part “Short List”, that is a short list, can be used.
- the list advantageously includes possible single grafts (SingleCord View). These are preparations that can be considered as a single transplant in the correlation of the order criteria HLA-Match, patient weight and number of so-called nucleated cells (TNC) as well as number of hematopoietic cells (CD34 +). However, it may also be advantageous that the preparations are sorted and sorted by genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome data. The correlation is based on the following key figures.
- the patient requires at least 3.0 x 10 7 TNC per kg body weight of the patient; ie, if the patient has a body weight of, for example, 55 kg, the preparation could have at least 1.65 x 10 9 nucleated cells in total.
- the preparation in an HLA match of five out of six, the same patient requires at least 4.0 x 10 7 TNC per kg of body weight, according to which the preparation might have at least 2.2 x 10 9 TNC at a patient weight of 55 kg.
- the preparation in a match of 4 out of 6 HLA types, the preparation could have, for example, at least 5.0 ⁇ 10 7 TNC / kg, ie a total of 2.75 ⁇ 10 9 TNC.
- ranking lists of the identified preparations can advantageously be prepared according to, for example, two selectable criteria: 1) highest HLA match and subsequently highest relative cell number or 2) highest relative cell number and subsequently highest HLA match. If the determined preparations have the same positioning, the further ranking of the preparations is determined by the height of the CD34 + cell number.
- the most suitable umbilical cord blood preparation or other biological preparation from a given stock can be identified and prepared for shipment.
- the selection process of the preparation is automated.
- preparations with a CD34 + cell count higher than 10% of the TNC cell number are advantageously weighted differently.
- Products containing less than 75% of CD34 + cells in the CA (Colony Assay) are excluded to guarantee a high number of hematopoietic stem cells.
- CD 133+ cells Other criteria, such as blood group identity, ethnic identity and gender, may further limit the choice of drug.
- age of the preparation old preparations can be excluded, whereby advantageously only those products are used for transplantation, which have not exceeded a defined age, whereby a surprisingly high quality is ensured.
- the accreditation standard ranking of the NSB Bank can also be used for selection. Thus, banks can be excluded, for example, have little experience with the storage or transplantation of umbilical cord blood. By combining the order and / or exclusion criteria, a qualitative characterization of the preparations is possible, which reduces rejection of the preparations during transplantation and ensures that a patient receives "the best", ie the most compatible preparation for him.
- selection criteria can be defined that make the search for a suitable preparation easier and also can simplify the selection of a preparation.
- This information can also be used on the reliability and delivery speed of the NSB, which are automatically collected by the system.
- the preferred embodiment be used to mediate double or multiple transplants (multicord). This makes it possible, depending on the required number of cells to perform a double or multiple transplantation. In other words, if the patient requires more cells than can be provided by a suitable preparation, another suitable preparation can be searched automatically.
- MLpi P2 Compatibility of 2 preparations with each other:
- HLA Prapl and HLA Prap2 matchen in 6 of 6 values and blood group compatibility HLA P ⁇ , and HLA P ⁇ 2 matchen in 5 of 6 values and blood group compatibility HLA Prap] and HLA Ptap2 matchen in Avon 6 values and blood group compatibility separate is not considered: otherwise
- the preferred embodiment offers a second part of the "short list" of the MultiCord View with preparations that are matched to each other, that is, mutually compatible
- the suitability of the various preparations is already defined, whereby advantageously no incompatibility between several administered to the patient
- on the short list preparations are listed, which were not yet considered alone or in combination and thus the required Cell count either reached or even exceeded.
- the (sub-) preparation is considered to be beneficial (the "first"), showing the higher CD34 + number of cells
- the MultiCord preparations On the short list, a single budget for each SingleCord and MultiCord is shown, which is the cost of a preparation according to standard values
- the search results can advantageously be displayed in a "compare view” with up to four specimens, which can be clearly compared with the patient data.
- the "compare view” compares all data of the unit report with the data of the patient.
- the final stage of the selection process are the proposed solutions, which are advantageously presented to a treating physician in a clear manner.
- the proposals advantageously comprise individual preparations and / or multi-cord preparations. It is the doctor's final decision as to whether and for which SingleCord or MultiCord he chooses.
- this folder can be constructed as follows:
- Sheet 1 can be a worksheet or runnable on which the product (s) are shown next to the patient's data and on which the necessary further steps that can be processed until transplantation are presented. These are above all the requirement of HR typing, DNA samples, CAs, genome, proteome, Transcriptome, epigenome and / or Metabolomanalysen but also direct contact with the NSB bank concerned, reservations to the binding order, transport logistics and invoicing up to the transfer to the hospital administration.
- Sheet 2 of the proposed solution may contain the complete unit report (s).
- Sheet 3 of the proposed solution can be used to document the decision; It summarizes the decision-making criteria of the doctor, determines the final budget and is signed by the doctor. On this sheet, the doctor can refer to other suggested solutions, which are used alternatively, if the desired solution can not or can not be implemented due to events.
- Sheet 4 can provide a clear presentation in terms of the preparation, the timing and the transplantation in general, which is the doctor for the patient interview or the patient for information available.
- the sheets from the suggested solution are available to the clinic for further processing, such as billing and follow-up of transplantation, such as the patient's medical history and will be forwarded at the appropriate time to the relevant NSB bank or NSB banks.
- a cell preparation suitable for allogeneic transplantation is selected.
- the transplanted tissue is not from the recipient but from a donor of the same biological species.
- successful allografting requires as complete a match as possible with the recipient's tissue required. It has proved to be advantageous for this that a genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome analysis is performed. These high-resolution analyzes detail the preparation and the recipient and can detect and avoid incompatibilities that are not detectable by standard techniques (eg blood analysis).
- the search for a suitable, that is to say suitable, preparation can be carried out simply, quickly and advantageously automatically, as a result of which the risk of a rejection reaction is surprisingly minimized and nothing stands in the way of a successful transplantation.
- the automatic and complete selection for single-cord or multi-cord transplants takes place.
- the treating physician and / or the coordinator appropriate preparations are proposed, which match based on the parameters to each other and generate no rejection reactions.
- the preparations suitable for each other and for the patient are correspondingly displayed so as to considerably simplify and accelerate the selection.
- the attending physician can accordingly be presented with both options and can judge for himself whether a multicord or single-cord transplantation should take place.
- errors can be avoided by automatic selection and single-cord and / or multi-cord transplants can be presented to the attending physician.
- the presentation takes place in a clear manner, whereby the selection of the preparations by the doctor is simplified:
- the search criteria be adapted to the entered criteria and / or parameters.
- the appropriate preparation of the considered the current typing status of the NSBP That is, it is judged, for example, what additional examinations including genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome analyzes, etc., are necessary for the preparation to be confirmed as appropriate and transplanted.
- the preferred embodiment uses automatically collected statistics on the expected costs and the time required. This is absolutely necessary especially for time-critical application scenarios and significantly speeds up the selection process.
- the extensibility of the data scheme of NSBP and patient is advantageous in order to be able to adjust further search criteria to the state of the art.
- a matrix is used for the representation of the results obtained via the search criteria and the results are displayed visually.
- the preferred embodiment offers a visual orientation about the best search results according to the currently selected search parameters.
- the search results are arranged and visualized in a matrix.
- the matrix can be dynamically resorted according to the different criteria.
- the fit accuracy based on the preset search criteria is displayed in color.
- the matrix may be referred to as a heat map, in which data of a parameter are listed as colors in a two-dimensional representation.
- statistics on the expected costs and the time to be used are used.
- statistics can be used for the search for a suitable preparation for the classification criteria determination.
- preparations can be assessed faster and arranged accordingly.
- a cost and time-reducing search is possible.
- the coordinator and the doctor can Advantageously focus on the suitability of the various well-defined and documented solution proposals.
- the coordination between the clinic, the transplant center and the attending physician is carried out by the preferred embodiment. This ensures that there is reliable communication between the clinic, ie if necessary the attending physician and the transplant center.
- the search parameters and the results are clearly presented, which makes the selection considerably easier.
- the parameters according to which the search is based are variable and can be adapted to the patient and / or the desired product. This is a major step forward from the current situation where coordinators are forced to evaluate possible transplants at a very early stage and according to different criteria. This leads today to unsatisfactory results and is very time and labor intensive.
- one or more matching preparations can be searched and ordered in a short time.
- Anne K. has ordered genome analysis from a genotyping provider (eg, 23andme). She receives the information that she has a strong genetic predisposition to leukemia and stroke. Then Anne K. asks about the system, if and if so in which umbilical cord blood bank a genetically suitable drug is stored for her. In parallel, she asks about the system at the worldwide bone marrow roof register BMDW in Leiden, if a suitable donor is available. Since she has booked the service of further inquiries via the system, she or her account at the genotyping service provider will in future be informed about the status of suitable preparations or donors at regular intervals. She can grant access to this account / status at any time to her attending physician. This ensures in an emergency that very fast and reliably through the system a suitable preparation or donor can be found.
- a genotyping provider eg, 23andme
- Anne K. plans to collect the umbilical cord blood every time a child is born. These preparations could be stored autologous at their own expense. However, since this autologous storage seems too expensive, she can donate via the system the umbilical cord blood preparations to such banks connected to the system, which guarantee that she, the father of the child or siblings of the child or children in return for the donation which, if requested by a treating physician, receives the product free of charge for defined diseases or, if sold, receives a free replacement product for the family.
- the system will, for the first time, enable "health strategies" for individuals or families who are familiar with genetic predispositions to certain diseases, and with this behavior Anne K. can negotiate advantages in her insurance, too.
- An umbilical cord blood bank or bone marrow registry is attached to the system.
- the bank or register has e.g. Increasingly demands for certain types of HLA, but this can only operate limited self-or they are in the system connected inventory too little available.
- the bank or the register initiate a targeted query of the customers of genotyping providers via the system, e.g. for certain types of HLA with the request to be registered or, in the case of the birth of children, to donate the umbilical cord blood of a bank registered in the system, since there is a large probability of approximately 20% that umbilical cord blood was among those in demand Types fits (further procedure example 1). This allows the system to complement the inventory of the affiliated banks and registers systematically and systematically.
- Genotyping vendors can offer for certain HLA types on the marketplace of the system.
- the invention will now be described by way of example by way of example, without being limited to the examples. Show it:
- Fig. 1 shows an exemplary representation of a preferred embodiment of the basic data model.
- a person's details can be recorded, such as name, address, and other contact info. It may, for example, be an NSB donor, whereby further data can be entered into the database here (including maternity clinic and medical history of the mother, father and / or the child).
- data of the NSB bank can be recorded and stored.
- Advantageous data includes transaction quality and a specific bank ID.
- the data of the NSB preparations advantageously include HLA type, TNC number, or virus status.
- a preparation can be accurately characterized, with additional information on the preparation being determined by further tests (including "high resolution HLA typing", high resolution HLA typing or colony assays.) It has surprisingly been found that, in particular, genome, proteome -, Transkriptom-, Epigenom- and / or Metabolomanalysen cause a detailed and detailed characterization of the preparation, thus information can be determined including methylation status of defined genes, expression of biomarkers or gene / chromosome aberrations Based on the analyzes, the compatibility of the system can be calculated and the results, ie the appropriate preparations are output hierarchically The product is tested by the tests under., Epigenom- and / or metabolome analysis of the recipient or potential recipient and the NSB ucht and the quality can be easily judged.
- the data of the preparation are compared with the data of a transplant patient, that is, for example, the blood type and the urgency can be compared.
- the genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome data of the recipient, ie the patient may also be analyzed.
- the preparation may advantageously be reserved for the patient by the transplantation clinic. This can be done for example by a coordinator or a treating doctor of the clinic.
- data from the clinic can be recorded and stored in a preferred database.
- the data include clinic ID or accreditation type.
- the system allows the monitoring of the transplantation by additionally taking samples for genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome analyzes after the transplantation at preferably regular intervals. As a result, the course of the transplantation can be described exactly and complications can be detected early.
- Fig. 2 shows an exemplary representation of the process flow.
- new NSB preparations can be recorded in the NSB bank and imported into the preferred system.
- the newly detected preparations can be compared with the NSB preparations present in the system for compatibility.
- this can be done for example via a compatibility matrix.
- the standard search profiles for clinics and doctors can be used, whereby advantageously also an individualization of the order and exclusion criteria for coordination preference may be possible.
- the search for a suitable for a transplant patient NSB preparation can be further adapted case-specific.
- a so-called basic search can be carried out, in which advantageously all of the patient-compatible NSB preparations are searched for according to the preset order and / or exclusion criteria (long list). Furthermore, it may be advantageous to perform a so-called Advanced Search, which determines the possible single transplants (SingleCord) and / or multi-grafts (MultiCord). In addition, the required budget, the time required and the quality of the result per graft could advantageously be listed on the basis of the tests still to be performed.
- the compared preparations are compared in a comparison view (Comparison View), whereby individual preparations can be compared with each other.
- a solution generation can take place, which strings the shortlist preparations according to the given references.
- the doctor to be treated can thus be presented with a clear representation of the preparations, whereby advantageously the generated solution proposal can be confirmed or corrected by the physician.
- the solution generated in this way can be included in the patient record of the transplant patient, comprising the transcripts, unit report, decision template and patient documentation.
- all information relevant for NSB transplantation can be stored in a file.
- the product can be ordered from the NSB-Bank.
- the preparations found by the search can be reserved for a patient or for a clinic, whereby backup preparations can advantageously be established if the selected preparations are not available.
- additional verification can ensure the quality and compatibility of the preparations.
- the preparations can be ordered and delivered.
- FIG. 3 shows an exemplary representation of the preferred system architecture.
- the illustration shows a schematic structure of a preferred data processing system part.
- the preferred embodiment of the system may be divided into 3 subsections central system, TC (transplant center) system section and umbilical cord blood bank (NSB bank) subsystem.
- the system can advantageously be used via the Internet and intranet, with the individual parts being able to communicate with one another and exchange data via wireless or wired connections.
- NSB preparations can be supplied by donors and analyzed by an HLA laboratory. It may also be preferred that the preparations are analyzed by external service providers. For example samples of the NSB preparations may be sent to them and genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome analyzes performed.
- the data generated there are, for example, transmitted to the NSB Bank and entered into the system and stored.
- the preparations may advantageously be physically processed and stored by the NSB Bank, whereby the data obtained on the NSB preparation may advantageously be administered at the NSB Bank in a laboratory management system.
- Information from selected NSB preparations can be transferred to the central system as data records in a decentralized and incremental manner.
- the umbilical cord blood bank offers the preferred system advantageously the possibility for administration, inspection of contacts of the transplant center (TZ) contact person, administration of the rehearsed NSB preparations, comfortable processing of inquiries and workflow prosecution, administration of the complete billing of NSB preparation supplies and services as well as the Management of follow-up information.
- the NSB-Bank submits the order for taking samples via the system to, for example, the clinic.
- a physician can determine the HLA values of patients and, for example, can transfer them to the TC coordinator for searching NSAID preparations together with further information.
- the coordinator can perform a system-based search and provides suggested solutions and, advantageously, NSA preparations for transplantation.
- the patient data can be managed by the transplant center or clinic in its own management system.
- follow-up information after transplantation can be forwarded to the central system.
- the transplant center may, for example, provide the system with the opportunity to administer, view contacts of NSB bank contacts, search for NSAIDs, convenient commissioning and control of inquiries and workflow tracking, administration of the complete billing of NSB preparation supplies and services as well as administration of follow-up information.
- the central system can advantageously secure access to the data, which are stored encrypted to maintain data security (eg in a database system).
- the user data and their settings can advantageously be stored centrally, so that these be available across sessions.
- the administration of the central component (comprising setting up new users, clinics, NSB banks) can be carried out for example by a service staff.
- Information uploaded by the NSB Bank can be managed in donor management and centralized NSB drug management.
- the NSB data may be preceded (eg, by a data warehouse cube) by (for example, modularly interchangeable) ordering criteria to advantageously guarantee a fast, efficient search even with complex multiple transplants.
- modularly different matching algorithms can advantageously be used to automatically or semi-automatically generate suitable solutions. All processes and interactions between the involved parties can be controlled by the workflow component. Furthermore, all transactions and services can be recorded and evaluated by the billing component.
- processed billing information can be transferred to an accounting system, for example, for billing.
- the follow-up information can be managed centrally and transferred to an external central office, which can, for example, generate follow-up statistics and return them regularly.
- Figs. 4 and 5 show a data transfer in the system.
- Part of the system is a collection of genotyped customers.
- the genome of the customer or patient or recipient may, for example, have been sequenced or genotyped by a service provider. However, it may also be preferred that genome, transcriptome, epigenome, proteome and / or metabolome data be incorporated into the system and stored.
- a clinic can perform a detailed analysis and identify a predisposition to diseases. This can be done using metabolic activities, epigenetic data, expression of genes, proteome data and / or genome data. If there is a predisposition, the system can ask if and if so in which umbilical cord blood bank a genetically appropriate preparation is stored.
- the system detects other characteristics or features that are important for a transplant, including HLA levels or blood type.
- the system can continue to query the worldwide bone marrow roof register, if necessary a suitable donor is available.
- the system can advantageously automatically search for one or possibly several suitable preparations, ie the customer or patient or potential recipient will also be informed in the future about the status of the appropriate preparations or donors at regular intervals. It is also possible that those who have access to the system can be extended or reduced at any time. This advantageously results in optimal communication between, for example, the clinics and the NSB banks, which on the one hand makes the transplantation process significantly faster and, on the other hand, allows multiple or double examinations to be avoided.
- the data of the participants are stored centrally or decentrally by the system and are accessible to the participants.
- examination results or high-throughput analyzes which may be performed by service providers, are immediately stored in the system.
- the system can also store highly complex data, such as genome analysis, and use it for search or analysis.
- the potential recipient - the customer - can quickly and reliably find a suitable preparation or donor through the system in an emergency.
- the system allows the potential recipient to collect the umbilical cord blood and store it autologous each time a child is born.
- NSB preparations may be donated through the system to such banks connected to the system, which will guarantee the potential recipient that the preparation or equivalent replacement product will be available to the potential recipient at all times.
- the bank or registry connected to the system will increasingly have requests for certain types of HLA, but these can not or only to a limited extent be met.
- the system may then send a targeted query to service providers offering genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome analysis and whose customers are registered by the system.
- customers have more data, including HLA types or blood type. These customers can then possibly donate umbilical cord blood of a child. This allows the system to systematically and systematically access the inventory of the affiliated banks or registers Supplement service providers offering genome, proteome, transcriptome, epigenome and / or metabolome analysis.
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Abstract
Die Erfindung betrifft ein System für die automatische, schnelle und dynamische Vermittlung von biologischen Zellen für die Transplantation, Therapie oder Forschungszwecke zwischen Entnahmezentren oder Banken (Lagerstätten) und Kliniken, Transplantationszentren oder Forschungsreinrichtungen sowie die Überwachung und Unterstützung der Prozesse von der Anforderungsübermittlung, zur Auslieferung eines für die allogene Transplantation geeigneten Zellpräparates, über die Anwendung der vermittelten Präparate bis zur Nachverfolgung der Ergebnisse im Patienten und die Bereitstellung dieser Daten für statistische und andere Zwecke sowie die Zuordnung von molekulardiagnostischen Ergebnissen individueller Personen mit dem Ziel auch vorab Möglichkeiten für eine Transplantation aus dem Bestand von Registern oder Banken zu verifizieren. Das System ist erstmalig in der Lage, auch vorab und online und mit automatischen Wiederholungen vollständige Lösungsvorschläge für spezifisch und individuell gelagerte Fälle als Transplantationen vorzuschlagen.
Description
Automatisiertes System zum Vergleich individueller Genom-, Transkriptom-, Proteom-, Epigenom und Metabolomdaten mit Daten aus Knochenmarkspender-Registern und Blut, Nabelschnurblut und Gewebebanken
Die Erfindung betrifft ein System für den automatischen, schnellen und dynamischen Vergleich z.B. von individuellen molekularen Diagnose- oder Analysedaten des Genoms, Transkriptoms, Proteoms, Epigenoms oder Metaboloms mit Daten z.B. aus Knochenmarkspenderdateien oder aus Nabelschnurblut- oder anderen Banken von Stammzellen, biologischen Stoffen oder Geweben. Damit werden zum einen Personen, die aufgrund ihrer molekularen Diagnose auch vor Ausbruch einer Krankheit in die Lage versetzt, Optionen für eine Therapie mit Zellen oder anderen gelagerten Präparaten und Stoffen zu prüfen und jederzeit eine Therapie einzuleiten. Zum anderen können Register oder Nabelschnurblutbanken oder andere biologische Banken über das System bei Anbietern von molekularen Services oder Anbietern von elektronischen Datenbanken mit individuellen Gesundheitsdaten wie zum Beispiel Health Vault von Microsoft Anfragen starten, ob deren Kunden z.B. mit bestimmten genetischen und anderen molekularen Daten bereit wären z.B. Nabelschnurblut zu überlassen, so dass z.B. die betreffende anfragende Nabelschnurblutbank das Inventar strategisch z.B. für bestimmte HLA Typen entwickeln kann.
In den letzten Jahren haben sich verschiedene Verfahren und Methoden herausgebildet, Nabelschnurblut-Präparate (NSB-) zwischen Entnahmezentren oder Nabelschnurblutbanken einerseits und den Kliniken oder Transplantationszentren andererseits zu vermitteln. Alle Verfahren und Methoden haben ihren Ursprung in den Prozessen, die für die Vermittlung von Knochenmark erforderlich sind. Bislang bestehen aber keine automatisierten Prozesse. Eine Klink, die für einen Patienten/Empfänger ein NSB-Präparat für die Transplantation benötigt, fragt bei Registern an, ob sie einen entsprechend verschiedener biologischer und medizinischer Kennungen passendes NSB-Präparat für ihren Patienten haben. Die registrierten Daten können sich beispielsweise auf den so genannten HLA Match beziehen oder auf die im Präparat vorhandene Zellzahl und weitere medizinische bzw. biologische Daten (z.B. Blutgruppe).
Kliniken und Transplantationszentren haben so genannte Koordinatoren, die die Auswahl eines NSB-Transplantates anhand der übermittelten Daten durchführen. Diese Koordinatoren schlagen dem behandelnden Arzt eine Auswahl von Präparaten vor. Der Arzt entscheidet, ob und welches Transplantat genutzt wird. Damit die Kliniken die richtige Nabelschnurblut Einheit bestellen können, muss die Klinik für jedes Präparat alle wesentlichen Daten über das betreffende Präparat erfragen. Für die Informationen, die in einem so genannten Unit Report niedergelegt sind, wurden aber bislang weltweit keine Standards definiert. Auch wurde die Korrelation der Daten einzelner Präparate untereinander bislang nicht erfasst. Koordinatoren unterliegen bei der Präparate Auswahl einem iterativen Prozess, der zeitaufwendig und fehlerbehaftet ist.
Dieses Problem wird dadurch verstärkt, dass viele eingelagerte NSB Präparate, die z.B. nach dem HLA-Match passen würden, für die Transplantation zu klein sind, d.h. dass die Zellzahl des Präparates zu gering ist. Die klinische Forschung der letzten fünf Jahre hat bewiesen, dass die Anzahl der im Nabelschnurblut enthaltenen kernhaltigen Zellen (TC) und nachrangig so genannten CD34+ Zellen (haben die Fähigkeit zur Blutbildung) von entscheidender Bedeutung für den Erfolg der Transplantation ist. Die genetische Passgenauigkeit (HLA-Match) kann bei großer Zellzahl wesentlich geringer sein als vergleichsweise der notwendige HLA-Match bei Knochenmark Transplantationen. Die erforderlichen Zellzahlen und ihre Korrelation zu dem HLA-Match sind zwar im Stand der Technik beschrieben, haben aber noch keinen systematischen Einzug in die etablierten Verfahren gefunden. Koordinatoren und Nabelschnurbanken stehen heute vor der Aufgabe, zueinander passende Präparate in Einzelprüfungen zu identifizieren und mit den Patientendaten zu vergleichen. Dies ist umso schwieriger, da die in Frage kommenden Präparate meist über mehrere Banken verteilt sind und mit verschiedenen Verfahren und Standards beschrieben sind.
Im Stand der Technik, beispielsweise der US 2002/0132343 A1 , wird offenbart, dass für die erfolgreiche Behandlung von (Leukämie- etc. ) Patienten mit passenden Nabelschnurblutpräparaten eine hohe Zellzahl und eine hohe / garantierte Produktqualität (incl. FDA etc. Zertifizierung) notwendig ist und diese zusätzlich zur einfachen und direkten Verwendung in der Transplantationsklinik zur Verfügung gestellt werden können. Es wird ein Gesamtsystem (SCBS) für expandierte und
„gematchte" Stammzellen (nicht nur Nabelschnurblut) beschrieben, welches den gesamten Lebens- und Produktionszyklus umfasst (Quellmaterialgewinnung, Produktion, zertifizierte Qualitätssicherung und Lieferung). Das Gesamtsystem erfüllt die regulatorischen Qualitätsanforderungen und -Standards gemäß FDA etc. wie: FACT, CGTP, AAB und aus einem bestehenden (allogenen) Nabelschnurblutvorrat wird ein Präparat ausgewählt, welches zum Patientengewebe passt (Matching). Die US 2002/0132343 A1 beschreibt, dass die bekannten Methoden zur Typisierung (HLA Typisierung von zumindest sechs Loci) der Spender- und Patientenzellen unter Einhaltung der regulatorischen Standards zum Einsatz kommen sollen. Zusätzlich wird beschreiben, dass ein automatisiertes Trackingsystem zur Verfolgung der einzelnen Präparate/Proben sowie zur Nachverfolgung eingesetzt werden kann. Die Spenderzellen (Quellmaterial) stammen aus einer zertifizierten Quelle (Nabelschnurblutbank), die die relevanten Informationen (z.B. TNC, HLA Loci, Anzahl CD34+ Zellen) pro Probe entsprechend den Qualitätsstandards erfasst. Nach der US 2002/0132343 A1 wird das Quellmaterial aufbereitet, so dass nur die relevanten Zellen weiterverarbeitet werden und die gewünschten Zellen (z.B. CD34+ Zellen) werden ex vivo expandiert. Die so produzierten Stammzellprodukte werden als „Patient Treatment Kit" zur Verwendung bereitgestellt. Sie beinhalten dabei eine definierte Charakteristik und sind durch den behandelnden Arzt direkt verwendbar. Ein bestelltes SCBS Produkt matcht mindestens 4/6 Antigene bzw. 3/6 Allele mit 2*107 Zellen/kg bei Kindern (<12J) bzw. Patienten mit <50kg Körpergewicht sowie 1*107 Zellen/kg Körpergewicht bei allen anderen Patienten. Die US 2002/0132343 A1 beschreibt als zentrales Element die Fähigkeit der direkten Lieferung der SCBS- Produkte an die Transplantationszentren, die das Produkt bestellt haben. Hierzu werden die SCBS Produkte in spezielle Container verpackt, die durch Kurierdienste verfrachtet werden. Dabei wird versucht, die Qualitätsstandards aufrecht zu erhalten. Das beschriebene SCBS System und die Methoden betrachten nicht die Problematik der automatisierten Auswahl geeigneter Präparate. Es wird der heutige Stand der Technik zur manuellen Auswahl von Stammzellpräparaten beschrieben (HLA Matching, Zellzahl/Gewichts-Korrelation, etc.). Die US 2002/0132343 A1 zeigt nicht, wie die benötigte Zeit zur Identifikation eines geeigneten Spendermaterials reduziert werden kann bzw. wie die notwendigen manuellen Schritte zur Auswahl zwischen mehreren potentiell geeigneten Präparaten automatisiert werden können.
Weiterhin offenbart die US 2002/0168639 A1 , dass es bedingt durch die begrenzte Leistungsfähigkeit der Analysegeräte schwierig ist, eine Gewebeprobe mit einer Vielzahl von Vergleichsproben zu vergleichen. Die US 2002/0168639 A1 beschreibt einen Profilträger, auf dem einerseits ein Probegewebe untergebracht werden kann und andererseits ein Microarray, auf dem unterschiedliche Vergleichsproben zur simultanen Analyse eingesetzt werden können. Die Reaktionsfähigkeit des Testgewebes bzw. der Microarray-Proben werden in einer Datenbank gespeichert und in Beziehung zu anderen Informationen des Patienten, von dem das Testgewebe stammt, gesetzt (z.B. Alter, Gewicht, Geschlecht, Krankheitsgeschichte). Das in der US 2002/0168639 A1 offenbarte Datenbanksystem ist an ein Informations Management System (IMS) angeschlossen, dass Suchen und Korrelationen durchführen kann. Damit werden Vergleiche und Korrelationen der biologischen Reaktionsfähigkeiten zwischen dem Testgewebe und den Proben des Microarrays erstellt. Hierzu kommen die - Fähigkeiten von State of the Art Business Analytics Produkten zur Datenanalyse und -Visualisierung wie bei „Tibco Spotfire" zum Einsatz. Im Rahmen der US 2002/0168639 A1 werden Informationen über Gewebezellen und deren Spender gewonnen und abgespeichert. Diese Informationen werden über Standard Analyseverfahren miteinander verglichen, um Korrelationen etc. für Forschungs- bzw. Diagnosezwecke zu identifizieren. Es wird nicht offenbart, wie die Korrelation im Bezug auf eine konkrete Fragestellung ablaufen soll. Vielmehr wird auf die allgemeinen Möglichkeiten, die dem Stand der Technik entsprechen, verwiesen.
Die GB 2407193 A beschreibt ein System um biologische Zeillinienexperimente mit Bildauswertung automatisiert ablaufen und auswerten zu lassen. Das System besteht einerseits aus einer Einheit, die es ermöglicht neue Experimente zu definieren und automatisiert ablaufen zu lassen, wobei das System dahingehend offen ist, dass beliebige Experimente und Geräte modular registriert und eingesetzt werden können. Die zweite Systemkomponente umfasst die automatisierte Analyse (Bildauswertung) der Experimente - hierbei wird primär auf die Bildauswertung von Assays hingewiesen, d.h. die Ergebnisse der Assays (der Experimente) werden in das System eingespeist und von diesem analysiert. Es können variable/erweiterbare Analysetechniken eingesetzt werden. Das Gesamtsystem steuert selbstständig die Durchführung und die Analyse mehrerer nacheinander folgender Experimente. Der
Durchführungsprozess kann hierzu flexibel definiert oder angepasst werden. Die Resultate werden in einer Datenbank abgespeichert und die Ergebnisse über flexibel definierbare Berichte dem Benutzer angezeigt. Die GB 2407193 A zeigt, dass gesamte Laborprozesse für Experimente mit Zelllinien automatisiert werden können. Ähnliches ist aus der industriellen Praxis vieler Anwendungsdomänen bekannt. Die GB 2407193 A gibt ein Rahmengerüst für die automatisierte Datenauswertung im Rahmen des Prozesses vor.
Die US 2004/0121369 A1 adressiert das Problem, den flexiblen Einsatz einer Vielzahl von Geräten und Analysemethoden im Rahmen komplexer biologischer Laborexperimente zu automatisieren. Im Rahmen von sich ändernden Laborprozessen Daten zur Auswertung nacheinander durch unterschiedliche Softwareapplikationen zu schleusen oder die Daten parallel zu verarbeiten, ist aufwändig und bedarf der individuellen menschlichen Koordination (manuelle Datenformatierung oder aufwändige individuelle Programmierung). Die US 2004/0121369 A1 stellt ein flexibles Framework zur Automatisierung von Laborexperimenten und deren Auswertung bereit. Das System ermöglicht die flexible Registrierung (Anbindung) von Laborgerätesteuerungen, um diese im Rahmen von individuell und frei zu definierenden Experimentenabläufen zu verwenden. Ebenso lassen sich Analysegeräte und Analysesoftware flexibel registrieren und in den Gesamtprozess integrieren. Die US 2004/0121369 A1 beschreibt hierfür einen flexiblen Registrierungsmechanismus, der das Problem der unterschiedlichen Schnittstellen und Protokolle der Geräte und Analyseanwendungen löst, so dass diese effizient miteinander gekoppelt werden können. Die Informationen werden in einer Datenbank gespeichert. Die US 2004/0121369 A1 behandelt das Problem der Effizienzsteigerung bei bestimmten Prozessen. Es wird gezeigt, dass eine Aufgabenstellung, die bisher der manuellen Unterstützung durch Fachpersonal bedurfte, gänzlich automatisiert ablaufen kann. Die Problemlösung liegt jedoch im Bereich der effizienten Gerätekopplung und nicht im Bereich der effizienten Auswahl bestimmter Zellpräparate.
Die WO 02/077640 A2 offenbart ein System, um große Datenmengen, die im Zusammenhang mit der Analyse von Biomolekülen mit Hilfe von Microarrays entstehen, effizient aufzubereiten und auszuwerten und gleichermaßen den Analyseprozess zu optimieren. Das offenbarte automatisierte System ermöglicht es,
große Datenmengen in einer Datenbank mittels Data Mining Verfahren z.B. nach physikalischen Eigenschaften zu gruppieren und diese Ergebnisse durch ein selbstlernendes neuronales Netz zu analysieren. Mittels mathematischer und statistischer Methoden wird es durch das neuronale Netz ermöglicht, automatisiert neue Proben zu generieren, die eine gewünschte Aufgabenstellung erfüllen. Es werden somit mathematische und statistische (selbstlernende) Algorithmen genutzt, um bestimmte Fragestellungen hinsichtlich eines gesuchten Biomoleküls zu beantworten. Die Algorithmen sind jedoch nicht auf andere Systeme übertragbar, sondern können nur in dem genannten System verwendet werden.
Die US 2008/0014174 A1 beschreibt, die methodische Herstellung von Lymphozytenpräparaten sowie deren Lagerung und ein „Kit" zur fertigen Anwendung beim Patienten. Die Lymphozyten stammen von peripherem Blut von Spendern, die zumindest in 4 Loci mit dem Patienten matchen. Bestimmte Tumore, Virusinfektionen und Autoimmunerkrankungen sollen mittel HLA gematchten allogenen aktivierten Lymphozyten behandelt werden. Es werden keine Aussagen über den genauen Auswahlprozess getätigt.
Weiterhin offenbart die DE 600 30 978 T2 ein Verfahren, welches es ermöglicht, mehrere biologische Proben mittels einer Sensorplattform simultan in einer hochwertigen Art quantitativ zu analysieren. Hierbei werden insbesondere die chemischen und physikalischen Eigenschaften einer zu analysierenden Probe von der Sensorplattform bestimmt und in eine Signalauswertung eingeführt. Das System kann unter anderem zur Bestimmung der HLA Werten von Proben verwendet werden.
Im Stand der Technik ist nicht beschrieben, wie genau die Auswahl der Präparate erfolgt. Es ist allgemein bekannt, welche Parameter mindestens zur Auswahl geeigneter Präparate herangezogen werden sollten aber nicht ableitbar, wie aus den analysierten Präparaten auf das „beste" Präparat geschlossen werden kann. Des Weiteren ist im Stand der Technik kein Auswahlsystem beschrieben, dass ein geeignetes Präparat auswählt und dem Koordinator das Ergebnis entsprechend präsentiert und ggf. automatisiert ablaufen kann. Der Stand der Technik offenbart, dass die Auswahl der passenden Präparate primär aufgrund einer HLA-Typisierung erfolgen soll und führt im Wesentlichen keine weiteren Kriterien auf.
Zusätzlich werden im Stand der Technik keine Lösungen für den Fall einer Mehrfachtransplantation offenbart. Dies ist eine Lösungsstrategie für den Fall, dass kein geeignet großes Präparat gefunden wird. Dann wird das Suchproblem auf zwei oder mehr Präparate erweitert, die zusammen genügend Zellen beinhalten und zusätzlich sowohl untereinander als auch zum Patienten eine hinreichende Übereinstimmung in den HLA-Werten besitzen.
Aufgabe der Erfindung war es demgemäß, ein System zur Verfügung zu stellen, das nicht die Nachteile des Stands der Technik aufweist und die Auswahl und Verteilung eines geeigneten Präparates ermöglicht, wobei hierfür noch weitere Auswahlkriterien herangezogen werden sollten.
Überraschenderweise wird die Aufgabe durch die unabhängigen Ansprüche gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.
Es war völlig überraschend, dass ein System für die Vermittlung und Auswahl von biologischen Zellen oder Geweben, insbesondere Nabelschnurblut-Präparaten, für Transplantationen, Therapien und/oder Forschungszwecke zwischen mindestens einem Entnahmezentrum und/oder einer Lagerstätte und mindestens einer Klinik, einem Transplantationszentrum und/oder einer Forschungseinrichtung, wobei diese über verkabelte und/oder kabellose Verbindungen auf einer oder mehreren Verarbeitungseinheiten insbesondere Computer, medizinische Systeme, Speichervorrichtungen und/oder speziellen Prozessoren miteinander kommunizieren und über ein Netzwerk bestehend aus den mehreren Verarbeitungseinheiten, durch welche Daten ausgetauscht werden, miteinander verbunden sind, wobei das System die folgenden Schritte umfasst:
- Eingabe von Erfahrungsdaten der Nabelschnurblut-Präparate in einen Computer und Speicherung auf einem Speichermedium,
- Eingabe von Anfragedaten eines potentiellen Empfängers oder Patienten und Speicherung dieser auf einem Speichermedium, wobei die Anfragedaten Genom-, Transkriptom-, Proteom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten umfassen,
- Voreinstellung von Suchkriterien, insbesondere der Speicherung der Suchkriterien auf einem Speichermedium und/oder einer Verarbeitungseinheit,
- Patientenrecherche, wobei die Recherche einen Vergleich der Erfahrungsdaten mit den Anfragedaten umfasst und eine automatische Auswertung der Recherche erfolgt und/oder
- anhand dieser Auswertung eine Bestellabwicklung und Nachverfolgung erfolgt und die Bestellung des Nabelschnurblut-Präparates über das Netzwerk erfolgt, wobei insbesondere die potentiellen Nabelschnurblut-Präparate nach einem HLA-Match, einem Patientengewicht, einer Anzahl der kernhaltigen Zellen (TNC) und einer Anzahl der hämatopoetischen Zellen (CD34+) geordnet und ausgewählt werden und zusätzlich mit den Genom-, Transkriptom-, Proteom-, Epigenom- und/oder Metabo Io mdaten verglichen werden, nicht die Nachteile des Stands der Technik aufweist.
Im Sinne der Erfindung beschreibt ein System eine Gesamtheit von technischen Einzelbestandteilen, die aufeinander bezogen sind und wechselwirken. Vorteilhafterweise kann ein System sowohl Programme und DV-Anlagen (Datenverarbeitungsanlagen) sowie Elemente wie Transportbehälter, NSB Präparate umfassen.
Im Sinne der Erfindung beschreiben Verarbeitungseinheiten bevorzugt Eingabeeinheiten, über die Daten oder Informationen eingegeben werden und bevorzugt in digitaler Form gespeichert werden. Die Verarbeitungseinheiten umfassen bevorzugt Computer, medizinische Systeme, Speichervorrichtungen und/oder speziellen Prozessoren, die zur Eingabe und Speicherung geeignet sind. Die Verarbeitungseinheiten können in einer bevorzugten Ausführungsform separat und/oder in verschiedenen Formen von Hardware, Software und/oder Firmware vorliegen. So kann es vorteilhaft sein, wenn medizinische System, wie beispielweise Analysevorrichtungen, die analysierten Daten automatisch in das System übertragen und hierfür keine manuelle Eingabe erforderlich ist.
Im Sinne der Erfindung beschreibt die molekulare Diagnostik eine Diagnostik, die krankheitsspezifische Biomarker vorzugsweise mittels maßgeschneiderten Sonden entweder über bildgebende Verfahren im Körper des Patienten - in vivo - oder
indirekt aus entnommenen Proben - in vitro - nachweist. Hinzu können molekularbiologische Verfahren kommen, die ebenfalls dem Nachweis von Biomarkern dienen. Die Vorteile der molekularen Diagnostik gegenüber Standardverfahren sind die höhere Sensitivität und die schnellere Reaktionszeit.
Die erfindungsgemäße Lehre ist auch eine Kombinationserfindung, bei der die genannten Elemente zusammenwirken und ein System zur Vermittlung und Auswahl eines biologischen Transplantates bereitstellen, wobei zusätzlich zu den Standardanalysen umfassend HLA-Typing, Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalysen durchgeführt werden und die Transplantate nach diesen Analysen geordnet werden. Durch das effektive Zusammenwirken der Systemkomponenten, wird ein synergistischer Effekt generiert, der dadurch gekennzeichnet ist, dass ein System für alle genannten Vorgänge zur Verfügung steht und somit alle Vorgänge von dem System zentral aber auch dezentral überwacht und kontrolliert werden können. Alle an der Transplantation beteiligten Institutionen, umfassend Kliniken, NSB-Banken oder Ärzte können Zugang zu dem System erhalten und den Verlauf der Transplantation verfolgen. Das erfindungsgemäße System, vergleicht die eingehenden Patientendaten oder Anfragedaten mittels einer mehrstufigen Verträglichkeitsmatrix und variierenden Ordnungskriterien mit den Daten oder Erfahrungsdaten registrierter Zellpräparate. Vorteilhafterweise erfolgt der Vergleich vollautomatisch, wobei ein behandelnder Arzt vorteilhafterweise online auf die Daten zugreifen kann. Vorteilhafterweise können dem Arzt automatisch Lösungs-Vorschläge unterbreitet werden, welches Einzel- Präparat (Single-Transplant) oder welche zueinander passenden Präparate (Multi- Transplant) für eine Transplantation in Frage kommen. Damit kann der eigentliche Vorteil der „ready to use" gelagerten NSB-Präparate gegenüber der langwierigen vergleichenden Suche durch Koordinatoren grundlegend verändert und wesentlich verbessert werden. Das System ist für alle biologischen, biochemischen oder chemischen Stoffen geeignet, die einer zeitkritischen Vermittlung bei Transplantationen oder anderen (medizinischen) Anwendungen unterliegen. In das System werden vorzugsweise Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten der NSB-Präparate eingepflegt. Hierfür können die Präparate von Dienstleistern analysiert werden, wobei vorzugsweise die NSB-Bank die Verteilung von Proben reguliert. Die Proben werden an die Dienstleister
verschickt, die hochauflösende Analysenmethoden, umfassend Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalysen verwenden, um die NSB- Präparate detailliert zu charakterisieren. Die Dienstleister bieten diese Analysen ebenfalls für Nicht-Patienten an. Es kann bevorzugt sein, dass ein Nicht-Patient seine Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten ebenfalls in das System eingeben kann, wobei die Eingabe von der NSB-Bank oder einer Klinik reguliert und durchgeführt wird. Die Daten werden für spätere Abfragen gespeichert.
Es werden charakteristische Erfahrungswerte der NSB-Präparate über Verarbeitungseinheiten, beispielsweise Computer eingegeben. Es kann jedoch auch vorteilhaft sein, wenn ein Präparat automatisch mittels einer oder mehrerer Analysevorrichtungen analysiert wird und untersuchte Werte automatisch in eine Verarbeitungseinheit übertragen werden. Beispielsweise können in sogenannten Laborstraßen, die eine Art Reihenschaltung unterschiedlicher Analysevorrichtungen darstellen, NSB-Präparate schnell und effizient untersucht und charakterisiert werden. Die analysierten Werte werden automatisch in das System eingepflegt und sind so schnell verfügbar. Vorteilhafterweise werden die Erfahrungsdaten, das heißt die für ein NSB-Präparat spezifischen und charakteristischen Werte, auf einem Speichermedium gespeichert. Das Speichermedium oder ein Datenspeicher dient im Sinne der Erfindung zur Speicherung von Daten beziehungsweise Informationen. Die Daten können vorteilhafterweise jederzeit um weitere ergänzt werden und liegen bevorzugt in digitaler Form vor. Es kann bevorzugt sein, dass das Speichermedium ein Massenspeicher mit bevorzugt magnetischer Aufzeichnungstechnik oder Halbleiterspeichertechnik ist. Ein Massenspeicher bezeichnet im Sinne der Erfindung ein Speichermedium, welches eine große Daten- oder Informationsmenge bevorzugt über einen längeren Zeitraum speichert. Vorteilhafterweise kann ein Massenspeicher mit magnetischer Auszeichnungstechnik verwendet werden, der binäre Daten auf die Oberfläche einer rotierenden, ferromagnetischen Scheibe schreibt. Halbleiterspeicher sind im Sinne der Erfindung Datenspeicher, die aus einem Halbleiter bestehen, in die mittels der Halbleitertechnologie integrierte Schaltkreise realisiert werden. Die Daten werden in Form von binären elektronischen Schaltzuständen in den integrierten Schaltungen gespeichert. Hierdurch ist eine dauerhafte und sichere Verwahrung der Daten möglich.
Die Anfragedaten werden ebenfalls mittels Verarbeitungseinheiten in das System eingegeben und auf einem Speichermedium gespeichert. Die Anfragedaten sind im Sinne der Erfindung Daten, die insbesondere den Empfänger oder ein potentieller Empfänger der NSB-Präparate charakterisieren. Ein potentieller Empfänger ist im Sinne der Erfindung eine Person, die eine Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalyse durchführen lassen hat und hierbei insbesondere eine Prädisposition für eine Krankheit entdeckt wurde, die vorzugsweise mithilfe einer biologischen Transplantation therapiert werden kann. Die Daten des potentiellen Empfängers können ebenfalls als Anfragedaten in dem System vorliegen. Die Anfragedaten umfassen vorteilhafterweise Genom-, Transkriptom-, Proteom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten und können beispielsweise von spezialisierten Einrichtungen oder Firmen (z. B. Genomsequenzierungseinrichtungen) bestimmt werden.
Die Genomdaten umfassen in einer bevorzugten Ausführungsform den einfachen (monoploiden oder haploiden) Satz der Erbsubstanz (d. h. doppelsträngige DNA), der in Eukaryoten im Wesentlichen in Form linearer Chromosomen vorliegt. Die Genomdaten werden vorteilhafterweise über eine Genomanalyse oder Genomsequenzierung oder „Genotyping" ermittelt. Hierbei wird die DNA eines Organismus, eines Organs, eines Gewebes oder Zellen isoliert und die Sequenzabfolge aller Basen-Paare der DNA bestimmt. Aus dieser Information kann eine Ursache-Wirkungsbeziehung zwischen Erbinformation (Sequenz) und der Eigenschaften des Organismus aufgefunden werden. Es kann jedoch auch bevorzugt sein, keine vollständigen Chromosomen, sondern nur Gene und/oder DNA von Eukaryoten zu analysieren. Das System kann Daten von Genom- oder Sequenzierungsanalysen verwenden, die beispielsweise durch Analysen eines primären Tumors generiert wurden. Hierbei wird beispielsweise das Genom, Epigenom, Mutagenom und/oder Metabolom des Tumors analysiert, wodurch hochauflösende Aussagen über den Zustand des Tumors möglich sind. Die Sequenzierung ermöglicht eine detaillierte Aussage über die Mutationen des Tumors. Hierdurch können Rückschlüsse auf die Entstehung des Tumors modelliert werden, was wiederum für die Prävention und die Diagnostik wichtig ist. Anhand dieser Daten können ebenfalls Wirkungen von Arzneimitteln auf den Tumor abgeschätzt werden und ein optimaler ggf. auf einen Patienten abgestimmter Therapieplan erstellt
werden. In vielen Fällen ist eine Behandlung des Krebses mit Stammzellen möglich, was wiederum von den Eigenschaften des NSB-Präparates (Gehalt TNC, HLA-Typ, Genomanalyse) abhängig ist. Das System kann diese hochkomplexen Daten nutzen, um diese mit einem NSB-Präparat oder Gewebe- oder Zeil-Präparat vergleichen. Weiterhin können beispielsweise potentielle Empfänger, deren Genom sequenziert wurde und die eine Prädisposition für eine bestimmte Krankheit haben, durch das System registriert werden. Falls diese potentiellen Empfänger beispielsweise ein NSB-Präparat benötigen, können die Genomdaten des potentiellen Empfängers mit denen der NSB-Präparate durch das System verglichen werden. Sobald ein passendes Präparat gefunden wurde, ist das System in der Lage, das Präparat entweder für den potentiellen Empfänger zu speichern oder diesem ein alternatives Präparat anzubieten. Es war völlig überraschend, dass eine Genomanalyse der Präparate die Suche nach einem passenden Präparat erheblich verbessern kann. Die Genomanalyse der NSB-Präparate kann weiterhin dazu genutzt werden, dass Gen- und/oder Chromosomenaberrationen in den NSB-Präparaten identifiziert werden. Hierdurch kann überraschenderweise die Effizienz der Transplantationen erheblich verbessert werden, da Präparate mit Aberrationen, die ggf. nachteilig für eine Transplantation sind, von dem System gesondert dargestellt werden und nur Präparate verwendet werden, die eine hohe Effizienz versprechen.
Weiterhin können vorteilhafterweise Transkriptomdaten in das System eingegeben und gespeichert werden. Das Transkriptom bezeichnet bevorzugt die Gesamtheit aller von einem Organismus unter bestimmten Umweltbedingungen synthetisierten Gen-Transkripte (mRNA). Vor allem die Entwicklungen der DNA-Chip-Technologie, die bei hoher Sensitivität einen hohen Probendurchsatz mit geringem Ausgangsmaterial erlauben, machen umfangreiche Transkript-Analysen möglich. Ein solcher DNA-Chip, der das gesamte Genom eines Organismus abdeckt, wird mit der aus Zellen oder Geweben isolierten mRNA (oder der daraus umgeschriebenen cDNA) hybridisiert, um die transkribierten Gene zu identifizieren. Hierdurch kann die Expression bestimmter Gene schnell und effizient determiniert werden. Die bestimmte Expressionsrate eines Gens kann beispielweise Auskunft über die Aktivierung oder Deaktivierung bestimmter Signaltransduktionswege geben, die wiederum für die Diagnose oder Therapie von Krankheiten genutzt werden kann. Außerdem hat sich herausgestellt, dass eine schnelle Trankriptomanalyse der NSB-
Präparate eine umfangreiche Auskunft über den Zustand der Präparate gibt. Anhand dieser Daten können die Präparate hierarchisch geordnet werden, was wiederum eine überraschend schnelle Auswahl passender Präparate durch das System ermöglicht. Die Daten der Transkriptomanalyse können mit denen eines potentiellen Empfängers oder eines Empfängers durch das System verglichen werden, wodurch eine Aussage über die Kompatibilität möglich ist.
Die Proteomdaten, die ebenfalls als Anfragedaten in das System eingegeben und gespeichert werden können, umfassen insbesondere die Gesamtheit aller Proteine in einem Lebewesen, einem Gewebe, einer Zelle oder einem Zellkompartiment, vorteilhafterweise unter exakt definierten Bedingungen und zu einem bestimmten Zeitpunkt. Die Analyse und Bestimmung des Proteoms erfolgt mittels Proteomik. Proteomik umfasst die Bestimmung der Gesamtheit der exprimierten und durch Posttranslation modifizierten Proteine unter definierten Bedingungen mit dem Ziel, Aussagen über den Zustand der Zelle zu erhalten sowie durch Vergleich des Proteinmusters einer Zelle oder eines Organismus unter verschiedenen Bedingungen komplexe physiologische Vorgänge zu entschlüsseln. Das System ist insbesondere für die Eingabe und Speicherung von Daten aus der Phosphoproteomik geeignet. Zellwachstum und -differenzierung werden über ein komplexes Netzwerk von zellulären Signalwegen gesteuert. Proteinkinasen nehmen hierbei eine Schlüsselrolle ein. Sie übertragen Phosphatgruppen auf andere Proteine und regulieren somit deren Enzymaktivität. Proteinphosphorylierungen treten bei schätzungsweise 30% aller Proteine auf. Sie stellen den wichtigsten Regulationsmechanismus in der Kontrolle von zellulären Signalwegen dar. In Krebszellen weisen bestimmte Proteine jedoch einen stark erhöhten Phosphorylierungsgrad auf. Diese Überaktivierung von Signalwegen ist charakteristisch für Krebserkrankungen. Außerdem hat sich herausgestellt, dass ebenfalls im Rahmen einer Transplantation, Änderungen der Proteinaktivitäten erfolgen, die im Wesentlichen auf Phosphorylierungen zurückzuführen sind. Die Phosphoproteomik zielt darauf ab, alle zellulären Proteinphosphorylierungen in ZeII- und Gewebeproben quantitativ zu erfassen. Dabei ist der Einsatz modernster massenspektrometrischer Verfahren unumgänglich. Um quantitative Aussagen über den Phosphorylierungsgrad treffen zu können, können die Proteine der zu vergleichenden zellulären Zustände (z. B. mit und ohne Wirkstoff) mit
massenspektrometrisch unterscheidbaren Isotopen markiert werden. Vor der eigentlichen massenspektrometrischen Analyse können die phosphorylierten Proteine zunächst enzymatisch in Peptdifragmente zerlegt und mithilfe spezieller chromatographischer Verfahren angereichert werden. Im Massenspektrometer können anschließend die genauen Massen der Phosphopeptide und ihre durch Kollision mit Gasmolekülen entstandenen charakteristischen Fragmentmassen bestimmt werden. Mithilfe bioinformatischer Methoden lassen sich aus den Messergebnissen schließlich die gemessenen Phophopeptide auf Proteinsequenzen abbilden und relative quantitative Veränderungen zwischen den analysierten Proben ableiten. Das System ist vorteilhafterweise in der Lage, insbesondere NSB-Präparate bevorzugt mithilfe der Phosphoproteomik zu analysieren. Dies kann dazu genutzt werden, die Aktivierung einzelner Proteine oder Signalkaskaden zu bestimmen. Auch können potentielle Empfänger mithilfe der Proteomanalyse, insbesondere der Phosphoproteomik charakterisiert werden. Hierdurch ist das System in der Lage, eine Erkrankung zu diagnostizieren und frühzeitig ein entsprechendes NSB-, Gewebe- und/oder Zeil-Präparat zu finden und zu bestellen.
Weiterhin können Metabolomdaten in das System eingepflegt werden. Hierbei handelt es sich bevorzugt um die Gesamtheit der zellulären Metabolite, d. h. der in den Reaktionen des Stoffwechsels erzeugten (zumeist niedermolekularen) chemischen Substanzen. Vorteilhafterweise können ebenfalls Durchflussraten oder Umsatzraten bestimmter Metabolite, der Metabolit-Spiegel und Enzymaktivitäten einzelner Stoffwechselwege und/oder Kompartimentierung der verschiedenen Stoffwechselwege innerhalb eines Organismus, eines Organs, eines Gewebes oder einer Zelle bestimmt werden. Vorteilhafterweise ist das System in der Lage, Daten aus Metabolom-Analysen direkt zu verwenden. Bei den Metabolom-Analysen (Metabolomiks) werden kleine chemische oder biologische Moleküle - Metabolite - detektiert und quantifiziert. Hierfür können unterschiedliche Proben herangezogen werden, umfassend Blutplasma, Blutserum, Urin, CSF, Zellextrakte oder Gewebe. Die Proben werden anhand von state-of-the-art Analysemethoden, wie beispielsweise Spektralanalyse, Massenspektroskopie und/oder chromatographischen Methoden charakterisiert und die biologische und/oder biochemische Interaktion mit anderen Molekülen modelliert. Hierdurch kann das Molekül in einen oder mehrere Signalkaskaden oder Stoffwechselwege eingeordnet
werden. Außerdem können die Metabolite dazu verwendet werden, einen Effekt von Arzneimitteln auf Stoffwechselvorgänge zu bestimmen oder den Einfluss eines Tumors auf Stoffwechselaktivitäten zu quantifizieren. Hierdurch können einfach klinische Studien unterstützt werden, wobei die generierten Daten wiederum in das System eingepflegt werden können und beispielsweise mit den Erfahrungswerten verglichen werden, d. h. es kann ein passendes Zell-, Gewebe- oder NSB-Präparat gefunden werden.
Vorteilhafterweise können ebenfalls Epigenomdaten in das erfindungsgemäße System eingegeben und von diesem analysiert und verwertet werden. Epigenetische Änderungen beschreiben Änderungen in der Aktivität von Genen, die nicht die Sequenzebene (wie Mutationen etc.) betreffen. Die Hauptmechanismen einer epigenetischen Änderung betreffen das Chromatin, das in spezifischer Weise umgebaut und modelliert werden kann. Die Änderungen des Chromatins kann beispielsweise durch Prozesse umfassend Methylierung oder Acetylierung einzelner Chromatin-Elemente erfolgen. DNA-Methylierung ist ein strikt kontrollierter biologischer Prozess, der der natürlichen Regulation von Genen und der Stabilität des Genoms dient. Cytosin kann durch anhängen einer chemischen Methlygruppe modifiziert werden. DNA-Methylierung in genregulatorischen Regionen (d.h. Genpromotoren) schaltet gewöhnlich die betroffenen Gene stumm in dem sie entweder direkt die Bindung von Transkriptionsfaktoren verhindert oder eine Kondensation des Chromatins ermöglicht. Weil verschiedene Zellen verschiedene Gene abschalten, hat jeder Zelltyp seinen spezifischen „DNA-Methylierungs- Fingerabdruck". Dieser „Fingerabdruck" ist insbesondere beim Altern und bei Krankheiten spezifisch verändert und daher eine Quelle für Biomarker für die organspezifische Diagnose und Klassifikation von Krankheiten. Es können beispielsweise krebsspezifische DNA-Methylierungsmuster dazu benutzt werden, anhand der Methylierungsmuster einen Rückschluss auf die Genaktivität zu machen. Vorteilhafterweise können die Methylierungsmuster mithilfe von nicht- oder minimalinvasiven Methoden bestimmt werden, wodurch frühzeitig eine variierende Genaktivität nachweisbar ist. Weiterhin kann DNA-Methylierung einfach quantifiziert werden, da die unmethylierte Kopie des gleichen Gens in der Probe als interne Referenz genutzt werden kann. Da DNA-Methylierung nicht durch die Probenverarbeitung in der klinischen Routine verändert wird, kann sie in
Gewebeproben, die für die histologische Analyse durch den Pathologen fixiert und in Paraffin eingebettet wurden, analysiert werden. Die Methylierung von Zell- oder Gewebeproben kann einfach in High-Throughput-Analysen, wie beispielsweise Microarray Technologie oder PCR oder Sequenzierungstechnologien, bestimmt werden. Es war völlig überraschend, dass anhand der Epigenomanalyse, das System eine Aussage bezüglich der Kompatibilität der NSB-Präparate mit dem Empfänger machen kann. Die Epigenomanalyse der NSB-Präparate und die Analyse durch das System hat überraschenderweise dazu geführt, dass Abstoßungsreaktionen der Transplantate erheblich reduziert wurden.
Das Epigenom beschreibt im Sinne der Erfindung die Gesamtheit der epigenetischen Merkmale, d. h. alle meiotisch und mitotisch vererbbaren Veränderungen in der Genexpression, die nicht in der DNA-Sequenz selbst kodiert sind.
Es kann auch vorteilhaft sein, Mutagenomdaten in das System einzugeben und zu speichern.
Das System ist insbesondere im Bereich der Onkologie vorteilhaft, da hier große Datenmengen anfallen, die bearbeitet und verwaltet werden müssen. Das System ermöglich eine Interaktion - eine einheitlich Plattform - für Kliniken, Zell-, Gewebeoder NSB-Banken und auch Instituten oder Firmen, die die Kapazitäten für eine hochauflösende Analyse besitzen. Das System kann große Datenmengen einfach verwalten und ermöglicht zudem die Eingabe und/oder die Speicherung von unterschiedlichen Formaten. Es hat sich überraschenderweise herausgestellt, dass mithilfe des Systems unterschiedliche Dateiformate, die beispielsweise bei der Genomanalyse (Sequenzierung) anfallen, in einer komprimierten Form in dem System gespeichert werden können und trotzdem mit anderen Datensätzen kompatibel sind. Das heißt, eine NSB-Bank oder eine Klinik, welche über das System vernetzt sind, können auf die hochkomplexen Daten zugreifen und eine Abfrage starten, da das System ein einheitliches Datenformat zur Verfügung stellt. Es können so hochkomplexe Daten einfach und effizient mit dem System verwaltet werden. Das System ermöglicht außerdem eine schnelle und automatische Recherche nach den vorgegebenen Parametern.
Die Anfragedaten können vorteilhafterweise direkt bei der Erstellung in das System eingegeben werden, wobei dieser Prozess bevorzugt automatisch abläuft. Hierbei können beispielsweise nach erfolgreicher Genomsequenzierung, die Daten in das System übertragen werden. Das System bietet hierfür entsprechende Datenspeicher an, die unterschiedliche Datenformate verarbeiten können. Vorteilhafterweise werden unterschiedliche Datenformate auf ein einheitliches und vergleichbares Format gebracht. Dies stellt einen wesentlichen Vorteil gegenüber den im Stand der Technik beschriebenen Datenbanken oder Datenverwaltungsprogrammen dar, da erstmals ein einfacher und vor allem schneller Austausch von Daten möglich ist.
Es werden vorteilhafterweise Informationen über Patient und Präparat (z.B. HLA Werte oder Gewicht und Zellzahl) durch informationsverarbeitende Systeme miteinander in Korrelation gesetzt und zur Auswertung von Übereinstimmungen genutzt. Die Informationen über die verfügbaren Nabelschnurblutpräparate (NSBP) werden vorteilhafterweise dezentral durch die Blutbanken zur Verfügung gestellt und aktualisiert. Die Informationen über das verfügbare NSBP Inventar laufen beispielsweise in einem Repository (Datenbank) zusammen und werden dort zur Suche bereitgestellt.
Nachdem die Daten - die Erfahrungsdaten sowie die Anfragedaten - in das System eingegeben und gespeichert wurden, kann anhand einer Voreinstellung der Suchkriterien nach einem Match in dem System gesucht werden. Während der Recherche wird ein Vergleich der Erfahrungsdaten mit den Anfragedaten durchgeführt und eine automatische Auswertung der Recherche dem Suchenden angezeigt. Es kann jedoch auch bevorzugt werden, dass das System die Recherche in regelmäßigen oder unregelmäßigen Abständen automatisch durchführt und das Resultat der Recherche an den Suchenden (umfassend eine Klinik oder eine NSB- Bank) übermittelt. Vorteilhafterweise kann das Suchergebnis oder die Auswertung hierarchisch ausgegeben werden. Die Treffer, die eine komplette Übereinstimmung mit den Suchkriterien ergaben, können beispielsweise höher bewertet oder unterschiedlich gewichtet werden, als die bei denen keine komplette Übereinstimmung zutrifft. Hierdurch können die Ergebnisse übersichtlich angezeigt werden und der Suchende kann sich eher einen Überblick über das Ergebnis machen. Die Auswertung des Rechercheergebnisses erfolgt bevorzugt automatisch
und kann von dem Suchenden manuell angepasst werden, indem die Suchkriterien unterschiedlich gewichtet werden.
Die Empfänger oder die für diese verantwortlichen Kliniken können die Kriterien, auf denen die Suche nach einem Match erfolgen soll, genau definieren. Zur Effizienzsteigerung und zur Fehlerminimierung können beispielsweise für die behandelnden Ärzte und Kliniken die Suchparameter, welche bei der Gewichtung und automatisierten Auswahl verwendet werden, zentral gespeichert werden. So können zum Beginn einer Suche die voreingestellten Suchparametersätze abgerufen werden und ggf. von einem Experten modifiziert werden (Expertenmodus). Die Recherche nach passenden NSBP läuft vorteilhafterweise automatisch ab, kann aber auch von einem Fachmann schrittweise ausgeführt bzw. überprüft werden.
Anhand der Auswertung der Recherche kann das NSB-Präparat bei der Nabelschnurblutbank oder Klinik bestellt werden. Vorteilhafterweise erfolgt die Bestellung über das Netzwerk und kann so auch über weite Strecken erfolgen, ohne das mit der entsprechenden Bank Kontakt aufgenommen werden muss. Hierfür sind die Verarbeitungseinheiten und/oder die Speichemedien mit dem Fachmann bekannten Datenübertragungseinheiten ausgestattet, die eine schnelle Datenübertragung ermöglichen. Beispiele hierfür sind DSL, ISDN oder sonstige Verbindungen die zur Kommunikation zwischen Verarbeitungseinheiten eingesetzt werden können. Zur Vorbereitung einer Bestellabwicklung kann ggf. eine Interaktion mit der Blutbank vorteilhaft sein, um weiterführende oder fehlende Untersuchungen zu veranlassen. Dies ist bisher ein manueller und zeitaufwändiger Schritt. Vorteilhafterweise unterstützt das System die Abläufe über einen automatisierten Workflow, das heißt ein Arbeitsablauf, der in einer vordefinierten Abfolge von Aktivitäten in einer Organisation abläuft. Der Workflow informiert stets über die anstehenden Aufträge und über den Arbeitsstand einzelner Aufträge, wodurch die Qualität der Resultate verbessert wird, sowie die Abläufe an sich effizienter und schneller ablaufen. Bei der Nachverfolgung der gelieferten und transplantierten Präparate ist das System in der Lage, die medizinisch und pharmakologisch notwendigen Informationen zusammenzutragen. Außerdem kann das System in einer bevorzugten Ausführungsform automatisiert Statistiken über die Abwicklungsgeschwindigkeit und die Geschwindigkeit der Blutbanken, sowie Erfolgsstatistiken in Abhängigkeit von Krankheitstypen und NSBP Parametern
erstellen. So erhält der Benutzer des Systems, beispielweise der Koordinator eine übersichtliche Darstellung der Abwicklung und kann anhand dieser ggf. Arbeitsprozesse, beziehungsweise Bestellabwicklungen verbessern, da er nützliche Auswertungen über beispielsweise die Blutbank erhält.
Es war völlig überraschend, dass die potentiellen NSB-Präparate nach einem HLA- Match, einem Patientengewicht, einer Anzahl der kernhaltigen Zellen (TNC) und einer Anzahl der hämatopoetischen Zellen (CD34+) geordnet und ausgewählt werden können und mit den Genom-, Transkriptom-, Proteom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten verglichen werden. Das heißt, es werden Genom-, Transkriptom-, Proteom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten von vorzugsweise dem NSB- Präparat und einem potentiellen Empfänger oder Empfänger analysiert, wobei die Ergebnisse der Analyse vorzugsweise in das System eingepflegt und bevorzugt auf einem Speichermedium gespeichert werden. Die Abfrage nach einem passenden Präparat durch das System kann dann bevorzugt auf den Genom-, Transkriptom-, Proteom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten und dem HLA-Match oder einem Patientengewicht, einer Anzahl der kernhaltigen Zellen (TNC) oder einer Anzahl der hämatopoetischen Zellen (CD34+) basieren. Vorteilhafterweise können insbesondere die hochkomplexen Dateiformate der Genom-, Transkriptom-, Proteom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalyse durch das System bearbeitet werden. Dies stellt einen erheblichen Fortschritt dar, da es die Recherche nach passenden NSB-Präparaten schneller und effizienter gestaltet und einen Datenaustausch zwischen Entnahmezentrum, Lagerstätte, Klinik, Transplantationszentrum und ggf. Forschungseinrichtung herstellt. Nichts dergleichen ist im Stand der Technik beschrieben.
Es war durch den Stand der Technik nicht absehbar, dass diese unterschiedlichen Datenformate von einem System verarbeitet und ausgewertet werden können. Dies stellt einen erheblichen Fortschritt dar und löst ein lang bestehendes Problem. Außerdem können von dem System Daten aus Knochenmarkspenderdateien oder aus Nabelschnurblut- oder anderen Banken von Stammzellen, biologischen Stoffen oder Geweben verwendet und mit den Genom-, Transkriptom-, Proteom-, Epigenom- und/oder Metabolom verglichen werden. Es ist erstmals ein System vorhanden, dass die unterschiedlichen Daten miteinander in Verbindung bringen kann und eine
automatische Recherche durchführt und beispielsweise die Klinik über das Vorhandensein eines passenden Präparates informiert.
Es steht dem Fachmann nun ein System zur Verfügung, durch welches Ergebnisse einer molekularen Analyse, die ein Nutzer bereits vor dieser konkreten Krankheit hat erstellen lassen wie beispielsweise eine Genomsequenzierung, direkt genutzt und mit bestehenden Datensätzen verglichen werden können. Dies stellt für die Transplantationsmedizin erhebliche Vorteile dar, da die Kosten für aufwendige diagnostische Untersuchen im konkreten Krankheitsfall wegfallen können und ohne zeitliche Verzögerung hierfür auf bereits vorhandene oder auch zu erstellende Datenpoole oder einzelne Datensätze (wie beispielsweise des Metaboloms, Eprigenoms, Proteoms, Transkriptoms oder Genoms) zurückgegriffen werden können. Hier stehen den Ärzten und Kliniken erhebliche Datenmengen zur Verfügung, die ihnen eine umfangreiche Beurteilung und Diagnose ermöglichen. Hierdurch kann die Transplantation und Therapie nicht nur sicherer gemacht werden, sondern auch Vorsorge betrieben werden, wodurch wiederum staatliche und private Krankenkassen Geld sparen können, da teure und umfangreiche Vorsorgeuntersuchungen gegen kostengünstige High-Throughput-Analysen oder molekulare Diagnosen ausgetauscht werden. Das System erlaubt es Personen, die aufgrund ihrer molekularen Diagnose auch vor Ausbruch einer Krankheit in die Lage versetzt, Optionen für eine Therapie mit Zellen oder anderen gelagerten Präparaten und Stoffen zu prüfen und jederzeit eine Therapie einzuleiten. Zum anderen können Register oder Nabelschnurblutbanken oder andere biologische Banken über das System bei Anbietern von molekularen Services oder Anbietern von elektronischen Datenbanken mit individuellen Gesundheitsdaten wie zum Beispiel Health Vault von Microsoft Anfragen starten, ob deren Kunden z.B. mit bestimmten genetischen und anderen molekularen Daten bereit wären z.B. Nabelschnurblut zu überlassen, so dass z.B. die betreffende anfragende Nabelschnurblutbank das Inventar strategisch z.B. für bestimmte HLA Typen entwickeln kann.
Das System versetzt erstmalig einzelne Personen oder Familien in die Lage z.B. auf Grundlage eines „Genotyping" oder einer molekulardignostischen Untersuchung und dem aufgezeigtem Risikoprofil für bestimmte Erkrankungen wie z.B. Leukämie, in die Lage, auch vorab zu prüfen, ob weltweit ein passender Knochenmark- oder Blutoder Gewebespender oder ein passendes allogenes Nabelschnurblutpräparat oder
passendes eingelagertes allogenes Präparat anderen Ursprungs wie beispielsweise aus Fettgewebe zur Verfügung steht. Damit kann eine Person oder eine Familie hinsichtlich regenerativer Medizin eine Gesundheitsstrategie als Vorsorgemaßnahme umsetzen, indem z.B. nach bekannt werden der genetischen Prädisposition für eine Krankheit, vorab geprüft werden kann, ob ein möglicherweise lebensrettendes Präparat oder ein Spender zur Verfügung steht.
Durch dieses frühzeitige Wissen um die eigenen Risiken aus beispielsweise der Genomanalyse und dem Überblick über die mögliche genetische Passgenauigkeit zu möglichen Spendern oder eingelagerten Präparaten können Personen oder Familien bei der Lebensplanung darüber hinaus sehr ökonomisch darauf achten, dass z.B. das Nabelschnurblut der eigenen Kinder mit der Geburt entnommen, aufbereitet und gelagert wird und damit einhergehend eine sehr große Wahrscheinlichkeit besteht (ungefähr 20-25%), dass das Nabelschnurblut als Transplantat für die risikobehafteten Mitglieder der Familie zur Verfügung steht.
Auch kann es vorteilhaft sein, wenn die allogene Einlagerung von Nabelschnurblut umsonst vorgenommen wird, wenn das Präparat gespendet und die das Präparat einlagernde Bank bei Bedarf die Rückgabe des Präparates oder die Aushändigung eines vergleichbaren Präparates garantieren. Eine kostspielige und aus medizinischer Sicht umstrittene autologe Einlagerung lässt sich dadurch vermeiden, da das betreffende Nabelschnurblut einem Inventar oder Register zur Verfügung gestellt wird, in dem mögliche Ersatzpräparate in ausreichender Menge lagern.
Aus dem Blickwinkel eines Knochenmarkregisters bzw. einer Nabelschnurblutbank lassen sich über das System seltene oder oft bzw. dringend benötigte HLA- Typisierungen, die im eigenen Inventar fehlen oder unterrepräsentiert sind z.B. bei „Genotyping" Anbietern identifizieren. Durch das System kann dadurch erstmalig das Inventar eines Knochenmarkregisters bzw. einer Nabelschnurblutbank hinsichtlich der HLA-Typisierungen oder weiterer Merkmale wie z.B. Allele oder Ergebnisse aus molekular diagnostischen Methoden strategisch und geplant ergänzt bzw. vertieft werden.
Die Erfindung ist neu und erfinderisch, da es ein System zur automatischen Verwaltung und Bestellung von NSB-Präparaten und deren hierarchische Ordnung
gemäß definierter Faktoren offenbart, welches die Integration der durch insbesondere High-Throughput-Analysen oder molekularen Diagnostik ermittelten Anfragedaten ermöglicht. Das System hebt sich deutlich von dem Stand der Technik ab. Die Integration beispielsweise der durch „Genotyping" oder z.B. durch Metabolomics, Epigenomics, Phosphoproteomics oder Genomics ermittelten Daten, ist dem Fachmann auch nicht durch den Stand der Technik nahegelegt, sondern war völlig überraschend für ihn. Im Stand der Technik ist nichts dergleichen beschrieben. Die Verwendung dieser Daten eröffnet dem Fachmann ein völlig neues technisches Gebiet. Der Stand der Technik offenbart im Wesentlichen nur die Standardanalyse von Proben nach einer Transplantation (z. B. Blutanalysen), wobei keine Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalysen durchgeführt werden, um beispielsweise NSB-Präparate oder Empfänger zu charakterisieren. Durch die Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalysen kann erstmalig ein potentieller Empfänger eine Vorabanfrage an das erfindungsgemäße System stellen, um potentielle NSB-Präparate zu identifizieren. Die Präparate sind bevorzugt auch durch Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten charakterisiert, wodurch das erfindungsgemäße System einen Vergleich mit den Daten des potentiellen Empfängers durchführen kann. Hierdurch kann das System überraschenderweise schnell und effizient potentielle Präparate finden. Außerdem sind die NSB-Präparate durch die Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten wesentlich detaillierter charakterisiert als durch Standardanalysen. Die Daten erfassen nicht nur Gen- oder Chromosomenaberrationen, sondern auch Methylierungsmuster, Expression von beispielsweise Onkogenen oder Tumor- Supressorgenen und Metabolite. Hierdurch ist eine umfangreiche Beschreibung der Präparate möglich und es können Inkompatibilitäten frühzeitig erkannt und vermieden werden, wodurch die Transplantationseffizienz wesentlich verbessert werden kann.
Bevorzugt ist, dass bei der Eingabe der Daten, d. h. der Erfahrungsdaten insbesondere alle in dem System registrierten NSB-Präparate, die weltweit in verschiedenen NSB-Banken oder Entnahmezentren lagern, mit einem vorteilhafterweise einheitlichen Datensatz (Unit Report) als Parameter erfasst werden. Die Parameter umfassen u. a.:
- Name und Kennung der lagernden NSB-Bank
- Status der lagernden NSB-Bank hinsichtlich internationaler Zertifizierungen (z.B. Fact)
- Abwicklungszuverlässigkeit der NSB-Bank nach Klassifizierung
- Ansprechpartner an der betreffenden Bank mit Kontaktdaten
- Identifikationsnummer des Präparates
- Anamnese der Mutter, des Kindes und der Familie gemäß Anamnesebogen der Geburtsklinik
- Ethnie der Mutter, des Vaters und/oder des Kindes
- Geschlecht des Kindes
- Einlagerungszeitpunkt des Präparates
- Informationen zur Aufarbeitung des Präparates
- Blutgruppe des Präparates
- HLA-Typus des Präparates
- Zellzahl (TNC) des Präparates
- Zellzahl (CD34+) des Präparates
- Virusstatus des Präparates
- Allele Ausprägungen des Präparates und/oder
- Parameter molekularer Diagnosen und Analysen,
wobei der Datensatz auf einem Speichermedium und/oder Verarbeitungseinheit gespeichert werden. Die kombinierten Parameter werden vorteilhafterweise in das System eingepflegt und ermöglichen überraschenderweise die eindeutige Bezeichnung eines Nabelschnurblutpräparates (NSBP), da aufgrund der eingepflegten Daten, beziehungsweise der Kombination der Parameter, jedes
Präparat durch seine spezifischen Eigenschaften oder Parameter definiert wird. Dies wird vorteilhafterweise durch die kombinierte Erfassung der Parameter erreicht. Es war völlig überraschend, dass die Kombination der Parameter zu einer besonders guten Lösung der erfindungsgemäßen Aufgabe führt. Im Sinne der Erfindung beschreibt ein Parameter eine Kenngröße, das heißt eine charakterisierende Eigenschaft, die als Daten in das System eingefügt werden. Vorteilhafterweise umfassen diese operationelle Informationen (Attribute) von Patienten, Kliniken, Ärzte, Spender, Blutbanken, NSB-Präparate (Laborwerte, physikalische und informationeile Eigenschaften), Bestell- und Abwicklungs- Informationen und steuernde Informationen umfassend Such- / Ausschlusskriterien, Schwellwerte, Gewichtungsfaktoren. Die Parameter molekularer Diagnosen und Analysen umfassen vorzugsweise die Quantitäten von Biomarkem, die für bestimmte Krankheiten spezifisch sind. Hierdurch kann das System eine schnelle Aussage über die Aktivitäten von Stoffwechselwegen machen, die ggf. für einen Transplantation nachteilig sein können.
Es werden Parameter erfasst, die zur Kennzeichnung der Präparate verwendet werden. Besonders die vorteilhafte Kombination der Parameter ist nicht im Stand der Technik beschrieben und ermöglicht eine eindeutige Zuordnung und Erfassung eines Präparates. So kann eine Datenbank, im Sinne der Erfindung eine NSBP Datenbank angelegt werden, in die die Parameter gespeichert werden.
Die Eingabe der Parameter kann dezentral beispielsweise durch die NSB- erfolgen, wobei auch die Datenbank von dieser gepflegt bzw. aktualisiert werden kann. Vorteilhafterweise können sie über das System auch später eingepflegt werden. Jedoch können die Daten ebenfalls von externen Dienstleistern zur Verfügung gestellt werden. Dies ist von Vorteil, da die Klinik oder die NSB-Bank teure und aufwendige Analysen nicht selbst durchführen muss und somit Ressourcen eingespart werden können. Die Dienstleister können beispielsweise vor einer Transplantation von dem System Proben automatisch zur Verfügung gestellt bekommen, wobei die generierten Daten in das System eingepflegt werden und für die Beteiligten zugänglich sind.
Es werden neben den Informationen der NSB-Bank, wie beispielsweise Name und Kennung der NSB-Bank auch der Status der Bank hinsichtlich internationaler
Zertifikationen (z.B. Fact - „Foundation for the Accreditation of Cellular Therapy") gespeichert, wodurch sichergestellt werden kann, dass definierte Normen bezüglich der Qualität der Präparate eingehalten werden. Auch ein Ansprechpartner an der betreffenden Bank mit Kontaktdaten kann vorteilhafterweise eingetragen werden. Hierbei umfasst ein Ansprechpartner beispielsweise einen behandelnden Arzt oder einen Koordinator, der an der Bank für die Pflege der Datenbank zuständig ist. Weiterhin wird bevorzugt eine systemeinheitliche Identifikationsnummer (ID) vergeben, die eine eindeutige Zuordnung ermöglicht. Außerdem ist so die Suche nach Präparaten von der NSB-Bank, sowohl übergreifend gegeben. Zusätzlich werden Abwicklungszuverlässigkeitsinformationen für jede NSB-Bank durch das System automatisiert erhoben und bei der Suche berücksichtigt. Des weiteren werden Daten zu der Anamnese der Mutter, des Kindes und der Familie gemäß eines Anamnesebogens der Geburtsklinik in die Datenbank mit aufgenommen. Hierdurch ist vorteilhafterweise eine Beurteilung der Präparate bezüglich bestimmter Krankheiten, beispielsweise Erbkrankheiten möglich. Die Ethnie der Mutter, des Vaters und/oder des Kindes ist als Informationen vorteilhaft, da bestimmte genetische Variationen mit dem ethnischen Hintergrund assoziiert sein können und somit ggf. eine Transplantation verkomplizieren können. Vorteilhafterweise werden weiterhin Parameter wie Blutgruppe, HLA-Typus, Zellzahl (TNC - „total nuclear cells" und CD34+), Virusstatus, Genom-, Metabolom-, Transkriptom-, Proteom- und/oder Epigenomdaten und allele Ausprägung der Präparate in die Datenbank eingepflegt. Diese umfangreichen Information ermöglichen eine Charakterisierung und Identifikation der Präparate und dementsprechend eine optimale Zuordnung eines Empfängers.
Vorteilhafterweise beinhaltet der Datensatz jeden Präparates Informationen darüber, ob das Präparat in Segmenten (wenn ja, wie viele) und mit Fragmenten (wenn ja, wie viele) und mit DNA-Samples (wenn ja, wie viele) eingefroren wurde. Fragmente, Segmente und Samples dienen der späteren näheren Bestimmung des Präparates hinsichtlich eines bestimmten Patienten und zur Überprüfung zentraler Daten vor der Transplantation. Das System informiert, wie viele der Segmente, Fragmente und DNA-Samples aktuell bei der Anfrage noch vorhanden sind, bzw. welche weiteren Tests wie z.B. CT (Confirmatory Typing) HR (High-Resolution HLA-Typing), Sequenzierung, Genotypisierung oder CA (Colony Assays) bereits durchgeführt
wurden bzw. welches die Ergebnisse dieser Test waren. Darüber hinaus wird der Status eines Präparates festgehalten, d.h. ob und seit wann das Präparat möglicherweise von einer Klinik reserviert ist.
Im Sinne der Erfindung kann die Datenbank, umfassend die Daten oder Parameter auch als ein Data Warehouse, d.h. eine zentrale Datensammlung, deren Inhalt sich aus Daten unterschiedlicher Quellen zusammensetzt, bezeichnet werden. Dieses verwaltet nicht nur alle Daten der einzelnen Präparate in den verschiedenen NSB- Banken, sondern es gleicht auch jedes Präparate, das eingestellt wird, dynamisch gegen alle anderen Präparate in den verschiedenen NSB-Banken ab, so dass automatisch mit Registrierung eines jeden Präparates dokumentiert wird, welche Präparate untereinander für eine möglichen späteren Doppel- oder Mehrfachtransplantation (MultiCord) eingesetzt werden können.
Das erste Ordnungskriterium für diesen Multi-Cord-Abgleich zwischen den registrierten Präparaten ist der HLA-Match, wobei es auch bevorzugt sein kann, dass das erste Ordnungskriterium die Blutgruppe oder die TNC-Zellzahl ist. In mindestens vier von sechs HLA-Merkmalen herrscht bevorzugt Übereinstimmung, in der Reihenfolge der Eignung als Multi-Cord stehen diejenigen Präparate ganz oben, die die meisten HLA-Matches haben. Als weitere Ordnungskriterien kommen Allele und Ergebnisse molekularer Diagnosen und Analysen aus dem Genom, dem Transkriptom, dem Proteom, dem Epigenom und dem Metabolom in Frage. Es hat sich überraschenderweise herausgestellt, dass durch die Analyse des Genoms, Transkriptoms, Proteoms, Metaboloms und/oder des Epigenoms, Risikopatienten und inkompatible NSB-Präparate durch das System schnell identifiziert werden. Das heißt, die NSB-Präparate und die potentiellen Empfänger oder Empfänger werden bezüglich der Genom-, Proteom-, Epigenom-, Transkriptom- und/oder Epigenomdaten analysiert und die generierten Daten werden von dem System verglichen. Das System ist in der Lage, Inkompatibilitäten zu berechnen und diese übersichtlich darzustellen. Die Auswertung dieser Daten kann bestimmte Merkmale identifizieren, die das Risiko für eine Abstoßung erhöhen. Wenn dieses Risiko früh, d. h. vor der Transplantation erkannt wird, können diese inkompatiblen Präparate bei einer Auswahl vermieden werden. Falls keine alternativen Präparate zur Verfügung stehen, kann eine früh einsetzende Therapie die Abstoßungsreaktion reduzieren oder sogar vollständig unterdrücken. Das System ermöglicht überraschenderweise
durch die Ordnungskriterien, insbesondere durch die Genom-, Proteom-, Metabolom- , Epigenom und/oder Transkriptomanalyse, dass nur vollständig kompatible NSB- Präparate für eine Transplantation verwendet werden.
Im Sinne der Erfindung beschreibt eine Ordnung eine definierte Reihenfolge von Elementen. Die Ordnung der Elemente kann auf deren Eigenschaften, beispielsweise die Parameter oder Attribute (beispielsweise NSB Präparate) bezogen sein. Im Sinne der Erfindung beschreiben die Ordnungskriterien, wie die Ordnung zu Stande kommt (beispielsweise alle NSB-Präparate gemäß Ihrer TNC Größe vom größten zum kleinsten Präparat aufreihen). Vorteilhafterweise können auf eine Ordnung Filterkriterien angewendet werden, das heißt es können beispielsweise nur Präparate für eine Suche berücksicht werden, die eine definierte TNC Größe aufweisen. Besonders vorteilhaft ist, dass bei größeren Datenmengen diese Ordnungen als Index verwendet werden kann, um beispielsweise effiziente Suchen (auch als Kombination über mehrere Kriterien hinweg) durchzuführen.
Das zweite Ordnungskriterium ist die Blutgruppen oder HLA-Typen- Gleichheit bzw. Verträglichkeit. Präparate mit Blutgruppen / HLA Gleichheit stehen wieder ganz oben, diejenigen mit Verträglichkeit folgen und Blutgruppen die sich ausschließen führen zur Nichteignung als MultiCord hinsichtlich bestimmter anderer Präparate.
Zellzahl (TNC und CD34+ oder CD 133+), ethnische Zugehörigkeit und AIIeIe- Ausprägungen oder z.B. bestimmte metabolische, proteomische, epigenetische oder weitere genetische Eigenschaften werden als Informationen oder Merkmale der Präparate mitgeführt und dienen zur Bestimmung der weiteren Reihenfolge, das heißt ob die Präparate geeignet wären und ob es vorteilhaft wäre, ein weiteres Merkmal der Präparate zu überprüfen. Präparate mit hoher TNC-Zellzahl und z.B. hoher CD34+ oder hoher CD 133+ Zellzahl stehen wieder weiter oben. Gleiches gilt für identische ethnische Herkunft und verträgliche Allele Ausprägungen. Damit sind im Datenbestand des Systems, das heißt der in der Datenbank vorliegenden Daten, bereits vor Anfrage durch eine Klinik für einen individuellen Patienten, mögliche Paarungen bzw. Gruppierungen zueinander passender Präparate identifiziert und in Rangfolge gesetzt.
Bevorzugt ist, dass die anfragende Klinik eine Patientenrecherche durchführt, wobei die Ermittlung der zum Patienten kompatiblen Präparate entsprechend folgender Ordnungs- und/oder Ausschlusskriterien umfasst:
- Name und Kennung der Klinik bzw. des Transplantcenters
- Name des Koordinators und des behandelnden Arztes mit Kontaktdaten
- Status der Klinik hinsichtlich internationaler Zertifizierungen (z.B. Fact)
- Durchschnittliche Anzahl an NSB-Transplantationen an der anfragenden Klinik in den letzten drei Jahren
- Name des Patienten, Versicherungsnummer und weitere Abrechnungsdaten
- Anamnese des Patienten
- Indikation und Therapievorschlag des behandelnden Arztes
- Dringlichkeit nach definierter Klassifizierung
- HLA-Typus des Patienten
- Blutgruppe des Patienten
- Gewicht des Patienten
- Ethnie des Patienten
- Geschlecht des Patienten
- Alter des Patienten
- Bekannte Allele Ausprägungen des Patienten und/oder Daten einer DNA- Typisierung
- Erst- oder Wiederholungsbehandlung,
wobei die Ordnungs- und/oder Ausschlusskriterien auf einem Speichermedium und/oder Verarbeitungseinheit gespeichert werden.
Völlig überraschend ist in diesem Zusammenhang die Möglichkeit, genetische Abweichungen oder Mutationen und unterschiedliche Muster aus molekularen Diagnosen aus dem Genom, dem Transkriptom, dem Proteom, dem Epigenom und dem Metabolom als Ordnungs- bzw. Ausschlusskriterien mitgeführt werden, die auch nachfolgend erhoben werden. Das heißt, es kann auch vorteilhaft sein, die Präparate nach Eigenschaften des Genoms, Transkriptom, Proteom, Epigenom und /oder Metabolom zu ordnen. Diese Eigenschaften umfassen beispielsweise Mutationen, Expression bestimmter Gene, Anwesenheit/Abwesenheit von bestimmten Proteinen, Methylierung bestimmter Gene oder Chromatinabschnitte und/oder die Umsetzung bestimmter Stoffwechelsprodukte. Durch die Erhebung dieser Daten können die Präparate überraschend eindeutig durch das System charakterisiert werden und vorteilhafterweise mit den Daten eines Empfängers oder eines potentiellen Empfängers verglichen werden. Der Vergleich kann beispielsweise frühzeitig eine Inkompatibilität aufzeigen, die zu einem erhöhten Abstoßungsreaktion des Transplantates führen könnte. Außerdem kann das System automatisch nach passenden Präparaten suchen und beispielsweise die Klinik informieren, falls ein Präparat vorliegt. Vorteilhafterweise reserviert das System das Präparat und stellt es für andere Suchende nicht dar. Durch die detaillierte Analyse der NSB-Präparate und der potentiellen Empfänger oder Empfänger durch das System, können überraschenderweise auftretende Abstoßungsreaktionen oder Komplikationen während der Transplantation im Wesentlichen vermieden werden, da nur Präparate transplantiert werden, die in den wesentlichen Kriterien mit den analysierten Merkmalen des potentiellen Empfängers oder Empfängers übereinstimmen.
Durch die vorteilhafte Kombination der Ordnungs- und/oder Ausschlusskriterien, die synergistisch zusammenwirken, kann ein Patient eindeutig charakterisiert werden, wobei vorteilhafterweise die Daten eines Patienten mit gespeicherten Daten eines Präparates in einer NSB-Bank verglichen werden. Der synergistische Effekt besteht darin, dass die erfindungsgemäße Kombination der Ordnungs- und/oder Ausschlusskriterien, beispielsweise von Genom-, Proteom-, Epigenom-, Transkriptom und/oder Metabolomanalysen mittels des Systems, eine wesentlich genauere Charakterisierung der Präparate ermöglicht. Es hat sich überraschenderweise gezeigt, dass mithilfe des Systems schneller passende Präparate gefunden werden, da eine größere Anzahl von charakteristischen
Merkmalen zur Verfügung steht und keine weiteren Untersuchungen bezüglich der Kompatibilität durchgeführt werden müssen. Dies führt zu einer Reduzierung des Arbeitsaufwandes und der Kosten. Außerdem ist es für erfolgreiche Transplantationen von enormer Wichtigkeit, dass schnell ein passendes Präparat gefunden wird. Vorteilhafterweise werden Patient und Präparat mittels den gleichen Kriterien charakterisiert, wodurch ein direkter Vergleich möglich ist. Hierbei können vorteilhafterweise die Eigenschaften der Präparate mit den eines Patienten über beispielsweise eine Verträglichkeitsmatrix in mehreren Stufen und verschiedenen Ordnungskriterien verglichen werden. Die Verträglichkeitsmatrix erlaubt einen direkten und einfachen Vergleich der Eigenschaften der Präparate mit denen des Patienten und gibt Auskunft, ob das Präparat verträglich für den Patienten ist. Vorteilhafterweise werden dem behandelnden Arzt mehrere Ergebnisse, das heißt Präparate präsentiert, die für einen Patienten optimal wären. Des Weiteren können vorteilhafterweise Präparate für SingleCords oder MultiCords hinsichtlich der Transplantation in einen bestimmten Patienten Vorgeschlagen werden. Die finale Entscheidung, welches Präparat oder welche Präparate zur Anwendung kommen, kann vorteilhafterweise durch den behandelnden Arzt getroffen werden.
Im Sinne der Erfindung beschreibt das Kriterium Indikation und Therapievorschlag des behandelnden Arztes, die Diagnose, Analyse und Indikation der Krankheit an der der Patient leidet (beispielsweise Akute Myeloische Leukämie (AML) oder Ischämischer Schlaganfall) und für die der behandelnde Arzt eine bestimmte Behandlung (Therapie) vorschlägt. Der Therapievorschlag umfasst u. a. Festlegung auf das einzusetzende Produkt (beispielsweise Nabelschnurblut-Präparat als Fertigarzneimittel), Zeitpunkt, Ablauf und Dauer der Behandlung sowie Anzahl, Dosierung und Gabe des oder der Produkte und mögliche Maßnahmen für den Fall eines Rückfalls.
Weiterhin beschreibt im Sinne der Erfindung das Kriterium Dringlichkeit nach definierter Klassifizierung, die für alle Nutzer der Datenbank oder Plattform verbindlich festgelegte Priorisierung der Suche und Zuordnung eines geeigneten Präparates für einen bestimmten Patienten gegenüber der parallel laufenden Suche für einen anderen Patienten, die möglicherweise aufgrund ihrer genetischen Typisierungen für das gleiche Produkt im Bestand in Frage kommen. Die
Klassifizierungstabelle kann von einem Koordinator festgelegt werden und orientiert sich an der medizinischen Dringlichkeit, mit der der Patient das Präparat benötigt
Vorteilhafterweise können die Parameter, die beispielsweise für einen bestimmten Patienten wichtig sind und die folglich für die Suche nach einem geeigneten Präparat wichtig sind vor der Suche von dem behandelndem Arzt oder der Klinik vordefiniert werden, wodurch eine effiziente und automatisierte Suchabwicklung möglich ist.
Es wird beispielsweise die Information über die behandelnde Klinik nicht nur für die Qualitätssicherung des Prozesses protokolliert, sondern als notwendige Information im Vorfeld erhoben, ohne die der Suchprozess nicht beginnen kann. Weiterhin erhebt die bevorzugte Ausführungsform automatisch eine Statistik pro Klinik über Anzahl und Art der Transplantationen, wodurch die Beurteilung einer Klinik bezüglich ihrer Eignung für eine Transplantation vereinfacht wird. Hierdurch können besonders einfach Kliniken ausgeschlossen werden, die wenig bis keine Erfahrung mit Transplantationen haben.
Die Dringlichkeit des Falles, beispielsweise der Transplantation, wird bei der Priorisierung von Präparaten im Konfliktfall berücksichtigt. Es ist für die Automatisierung der Vorgänge vorteilhaft, wenn potentiell auftretende Konflikte bezüglich der Reservierung und Bestellung von NSBP gelöst werden können. Hierzu kann u. a. die Priorisierungsinformation verwendet werden. Weiterhin werden vorteilhafterweise auch Informationen, die für eine automatisierte Abrechnung notwendig sind, erfasst. Besonders bei der automatisierten Massenabwicklung ist dies eine zwingende Voraussetzung und vereinfacht die Automatisierung maßgeblich und ist somit eine wesentliche Reduzierung der Arbeitsschritte.
Während der bevorzugten automatischen Auswahl eines geeigneten Präparates, können vorteilhafterweise auf jeder Stufe Informationen bzw. Listen der geeigneten Präparate abgerufen werden. Hierdurch wird für den Koordinator oder den Fachmann, der die Suche durchführt, die Auswahl übersichtlich gestaltet.
Es ist bevorzugt, dass die Ordnung der potentiellen Nabelschnur-Präparate wie folgt festgelegt ist:
MLpräp = Matchlevel entsprechend der HLA Übereinstimmung zwischen Präparat und Patient
6 : HLAPτäp und HLAPat matchen in 6 von 6 Werten und Blutgruppenverträglichkeit 5 : HLA?tap und HLAPal matchen in 5 von 6 Werten und Blutgruppenverträglichkeit
MLpräp := 4 : HLAPrä und HLAPai matchen in 4 von 6 Werten und Blutgruppenverträglichkeit Pr äparat wird nicht berücksichtigt : sonst
ZFpräp = der Zellfaktor definiert die benötigten Zellzahl pro kg Patientengewicht bei entsprechendem Matchlevel
3χ \07 : MLPτäp = 6
ZF Präp :~ 4χ lO7 : MZPr(ϊ/, = 5 5x lO7 : MZPr(i, = 4
OZprap = Ordnungszahl eines Präparates mit der die Präparate entsprechend TNC und Matchlevel geordnet werden können
77VC1 Pr ap
OZprap :-
ZK Pr ap
SLsingie = Shortlist der zu berücksichtigenden Präparate für Einzeltransplantate
SLsmgle • '= ≥ 4
Die Standardordnungen der Präparate in einer Shortlist erfolgen nach folgenden Kriterien:
Ordnung 1 = Reihung zuerst nach Matchlevel, dann nach Ordnungszahl, dann nach CD34+
entweder ML pi > ML p2
Ordnung 1 (SL) := p\ e SL, p2 € SL oder MLpl = ML p2 Λ OZ p] > OZ p2 oder MLpl = ML p2 Λ OZ,, = OZ p2 Λ CD34pl ≥ CD34p2
Ordnung 2 = Reihung zuerst nach Ordnungszahl, dann nach Matchlevel, dann nach CD34+
entweder OZ p] > OZ p2
Ordnung 2 (SL) := p\ e SL, p2 e SL oder OZ pl = OZ p2 Λ MLpi > ML p2 oder OZ pl = OZ p2 Λ ML pλ = ML p2 Λ CD34+ p] ≥ CD34+ p2
Hierbei entspricht:
Präp = Nabelschnurblutpräparat
Pat = Patient
HLApat = HLA Werte des Patienten
HLApräp = HLA Werte eines Präparates
TNCpräp = Anzahl der kernbehafteten Zellen eines Präparates
KGpat = Körpergewicht des Patienten in kg
CD34+PräP = Anzahl der CD34+ Zellen eines Präparates
Die bevorzugte Ausführungsform ist demgemäß auch eine Kombination, bei der die genannten Elemente zur Erreichung eines technischen Gesamterfolges zusammenwirken, wodurch ein synergistischer Effekt entsteht, welcher sich in einer überraschend effizienten und schnellen Suche nach adäquaten Präparaten zeigt. Demgemäß können die Ordnungskriterien im Sinne der Erfindung auch als Suchkriterien bezeichnet werden. Vorteilhafterweise kann die Suche automatisch erfolgen, wodurch die Suche erheblich schneller ablaufen kann und keine Fehler durch an der Suche beteiligten Personen erfolgen. Vorteilhafterweise wird durch die Standardisierung des Suchverfahrens und die Kombination der Ordnungskriterien, eine automatisierte Massenabwicklung ermöglicht. Es kann jedoch auch bevorzugt sein, dass die Präparate nach sonstigen Ordnungskriterien priorisiert werden, beispielsweise nach den Mutationen in einem bestimmten Gen oder nach der Blutgruppe. Es kann auch bevorzugt sein, dass die Ordnung der Präparate anhand von Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten festgelegt werden, wobei die Daten auf High-Throughput Analysen und/oder molekularen Diagnosen basieren. So können beispielsweise Präparate mithilfe des Systems direkt aussortiert oder separat gelistet werden, die eine erhöhte
Konzentration eines Biomarkers aufweisen und Rückschlüsse auf eine erhöhte oder erniedrigte Stoffwechselaktivität ermöglichen, die inkompatibel mit den charakteristischen Eigenschaften des Empfängers sind. Auch genetische Defekte, die ein erhöhtes Abstoßungsrisiko bedeuten können so durch das System vor der Transplantation erkannt werden. Außerdem kann ein potentieller Empfänger, der aufgrund einer solchen Analyse (z. B. einer Genomanalyse) eine Prädisposition für eine Krankheit hat, die beispielsweise durch eine NSB-Transplantation behandelt werden kann, eine Anfrage durch das System durchführen und passende Präparate anhand der Kriterien aufgelistet bekommen. Die passenden Präparate oder ähnliche vergleichbare Präparate können in dem System gespeichert und ggf. für den potentiellen Empfänger reserviert werden. Auch kann der potentielle Empfänger beispielsweise das Nabelschnurblut eines seiner Kinder bei einer NSB-Bank lagern und ggf., falls die definierten Suchkriterien passen, auf dieses zurückgreifen.
Die Suche nach einem geeigneten Präparat gliedert sich in mehrere Stufen. Die erste Stufe ist der „Basic Search". Nach einem Ausschlussprinzip erscheinen auf der so genannten „Long List", das heißt eine lange Liste, die vorteilhafterweise alle Präparate in Rangfolge, die in mindestens vier von sechs HLA Typisierungen übereinstimmen umfasst und sich gemäß der Blutgruppenzugehörigkeit nicht ausschließen, d.h. es ergibt sich ein Matchlevel entsprechend der HLA Übereinstimmungen zwischen Präparat und Patient. Die Klinik kann zu diesem Zeitpunkt auch Präparate aus NSB-Banken, die nicht registriert sind, in den „Basic Search" einspielen. Es kann auch bevorzugt sein, dass die Rangfolge der langen Liste anhand von Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten erstellt wird.
Die nächste Stufe ist der „Advanced Search", wobei vorteilhafterweise eine zweigeteilte „Short List", das heißt eine kurze Liste, genutzt werden kann. Die Liste umfasst vorteilhafterweise mögliche Einzel-Transplantate (SingleCord View). Dies sind Präparate, die in der Korrelation der Ordnungskriterien HLA-Match, Patientengewicht und Anzahl so genannter kernhaltigen Zellen (TNC) sowie Anzahl an hämatopoetischen Zellen (CD34+) als einzelnes Transplantat in Frage kommen. Es kann jedoch auch vorteilhaft sein, dass die Präparate anhand von Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten sortiert und geordnet werden. Die Korrelation basiert auf folgenden Kennzahlen. Bei einem HLA-Match
von sechs aus sechs benötigt der Patient beispielsweise mindestens 3,0 x 107TNC pro kg Körpergewicht des Patienten; d.h. hat der Patient ein Körpergewicht von beispielsweise 55 kg könnte das Präparat insgesamt über mindestens 1 ,65 x 109 kernhaltiger Zellen verfügen. Bei einem HLA-Match von fünf aus sechs benötigt der gleiche Patient beispielsweise mindestens 4,0 x107 TNC pro kg Körpergewicht, wonach das Präparat beispielsweise bei einem Patientengewicht von 55 kg über mindestens 2,2 x 109 TNC verfügen könnte. Weiterhin könnte bei einem Match von 4 aus 6 HLA-Typen das Präparat über beispielsweise mindestens 5,0 x 107 TNC/kg also insgesamt über 2,75 x 109 TNC verfügen. Somit können vorteilhafterweise Ranglisten der identifizierten Präparate nach beispielsweise zwei wählbaren Kriterien erstellt werden: 1 ) höchster HLA-Match und nachfolgend höchste relative Zellzahl oder 2) höchste relative Zellzahl und nachfolgend höchster HLA-Match. Falls die ermittelten Präparate die gleiche Positionierung aufweisen, wird die weitergehende Rangfolge der Präparate durch die Höhe der CD34+ Zellzahl festgelegt.
Durch die bevorzugte Ausführungsform und insbesondere durch die Kombination der Kriterien, die synergistisch zusammenwirken, kann das am besten passende Nabelschnurblutpräparat oder sonstiges biologisches Präparat aus einem gegebenen Vorrat identifiziert werden und zum Versand vorbereitet werden. Vorteilhafterweise erfolgt das Auswahlverfahren des Präparates automatisiert. So ist es möglich, das zeitaufwändige manuelle Auswahlverfahren zu standardisieren und zu beschleunigen, welches heute eine zentrale Schwachstelle in der Lieferkette von Nabelschnurblutpräparaten darstellt.
Bevorzugt ist auch, dass folgende Ordnungskriterien und/oder Ausschlußkriterien herangezogen und individuell gewichtet werden:
- Präparate mit einer CD34+ Zellzahl höher 10% der TNC Zellzahl
- Ausschluss von Präparaten, bei denen im CA (Colony Assay) weniger als 75% der CD34+ Zellen überlebten bzw. aktiviert wurden
- Blutgruppenidentität
- Ethnische Identität
- Geschlecht
- Alter des Präparates
- Akkreditierungsstandard
- Ranking der NSB-Bank
Durch die bevorzugte Ausführungsform kann sichergestellt werden, dass eine optimale Qualität der Präparate garantiert wird und so eine erfolgreiche Transplantation ermöglicht werden kann. Hierfür werden vorteilhafterweise Präparate mit einer CD34+ Zellzahl höher 10% der TNC Zellzahl unterschiedlich gewichtet. Präparate, bei denen im CA (Colony Assay) weniger als 75% der CD34+ Zellen überlebten bzw. aktiviert wurden werden ausgeschlossen, um eine hohe Anzahl an hämatopoetischen Stammzellen zu garantieren. Vergleichbares gilt für CD 133+ Zellen. Weitere Kriterien, wie Blutgruppenidentität, ethnische Identität und Geschlecht können weiterhin die Auswahl des Präparates einschränken. Des Weiteren können durch die Bestimmung des Alters des Präparates, alte Präparate ausgeschlossen werden, wodurch vorteilhafterweise nur Präparate zur Transplantation verwendet werden, die ein definiertes Alter nicht überschritten haben, wodurch eine überraschend hohe Qualität sichergestellt wird. Der Akkreditierungsstandard Ranking der NSB-Bank kann ebenfalls zur Auswahl herangezogen werden. Somit können Banken ausgeschlossen werden, die beispielsweise wenig Erfahrung mit der Lagerung oder Transplantation von Nabelschnurblut haben. Durch die Kombination der Ordnungs- und/oder Ausschlusskriterien ist eine qualitative Charakterisierung der Präparate möglich, wodurch eine Abstoßung der Präparate bei einer Transplantation reduziert ist und sichergestellt wird, dass ein Patient „das beste", das heißt das für ihn verträglichste Präparat erhält.
Vorteilhafterweise können Auswahlkriterien festgelegt werden, die die Suche nach einem geeigneten Präparat einfacher gestalten und außerdem die Auswahl eines Präparates vereinfachen können. Hierzu können auch Informationen über die Zuverlässigkeit und der Liefergeschwindigkeit der NSB genutzt werden, die vom System automatisiert erhoben werden.
Diese zusätzlichen Ordnungskriterien können im Rahmen der Klinikpolitik einmalig vergeben oder in jedem Einzelfall neu priorisiert werden. Die Priorisierung
entscheidet über die Feinauswahl im finalen Ranking der Präparate für die möglichen Lösungen.
Es ist ebenfalls bevorzugt, dass die bevorzugte Ausführungsform zur Vermittlung von Doppel- oder Mehrfachtransplantationen (Multicord) eingesetzt wird. Hierdurch ist es möglich abhängig von der benötigten Zellzahl, eine Doppel- oder Mehrfachtransplantation durchzuführen. Das heißt, benötigt der Patient mehr Zellen, als durch ein passendes Präparat zur Verfügung gestellt werden können, kann ein weiteres passendes Präparat automatisch gesucht werden.
Bevorzugt ist weiterhin, dass die Auswahl der Multicord-Präparate nach folgenden Ordnungskriterien erfolgt,
MLpiP2 = Verträglichkeit von 2 Präparaten untereinander:
HLAPrapl und HLAPrap2 matchen in 6 von 6 Werten und Blutgruppenverträglichkeit HLAPτ , und HLAPτ 2 matchen in 5 von 6 Werten und Blutgruppenverträglichkeit HLAPrap] und HLAPtap2 matchen in Avon 6 Werten und Blutgruppenverträglichkeit
äparat wird nicht berücksichtigt : sonst
GLMuιtι = Grundliste zur Ermittlung der Auswahlliste für Multipäparate
GLMUIII
SL-Muiti = Shortlist der zu berücksichtigenden Präparate für Multitransplantate
OZ pl + OZ
SL-Muit. := i p\ e GLMulll , p2 e GLMll tιili MLp]p2 ≥ 4 Λ- P2
≥
KG Pal
Die bevorzugte Ausführungsform bietet einen zweiten Teil der „Short List" den MultiCord View mit Präparaten an, die zueinander gematched, das heißt zueinander passend, sind. Vorteilhafterweise ist bereits die Eignung der verschiedenen Präparate zueinander definiert, wodurch vorteilhafterweise keine Unverträglichkeit zwischen mehreren dem Patienten verabreichten Präparaten entsteht. Vorteilhafterweise sind auf der Short-List Präparate aufgeführt, die bislang noch gar nicht alleine oder in Kombination in Betracht kamen und wodurch die benötigte
Zellzahl entweder erreicht oder sogar überschritten wird. Bei MultiCord Präparaten ist dasjenige (Teil-)Präparat als vorteilhaft (als das „erste") anzusehen, dass die höhere CD34+ Zellzahl aufweist. Auf der Short List erscheint zu jedem SingleCord und MultiCord ein vorläufiges Budget , das die Kosten hinsichtlich eines Präparates nach Standardwerten entsprechend dem Status der Präparates kalkuliert. Es kann auch vorteilhaft sein, die MultiCord Präparate anhand von Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten auszusuchen. Die Präparate werden charakterisiert, indem Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalysen durchgeführt werden und die Daten in das System eingepflegt werden. Hierdurch ist eine detaillierte Charakterisierung der Präparate und eine Beurteilung über die Kompatibilität der Präparate mithilfe des Systems möglich. Es hat sich überraschenderweise gezeigt, dass diese Charakterisierung die Zahl der Abstoßungsreaktion maßgeblich reduzieren kann.
Die Suchresultate können vorteilhafterweise in einem „Compare View" mit bis zu vier Präparaten, die in übersichtlicher weise mit den Patientendaten verglichen werden können, dargestellt werden. Der „Compare View" vergleicht alle Daten des Unit Reports mit den Daten des Patienten.
Die letzte Stufe des Auswahlverfahrens sind die Lösungsvorschläge, die vorteilhafterweise einem behandelnden Arzt übersichtlich präsentiert werden. Hierbei umfassen die Vorschläge vorteilhafterweise Einzelpräparate und/oder Multi Cord Präparate. Es ist die abschließende Entscheidung des Arztes, ob und für welches SingleCord oder MultiCord er sich entscheidet.
Für jeden Lösungsvorschlag können vorteilhafterweise Ordner/Akte mit vier Blättern angelegt werden. Diese Akte ist Arbeits- und Kommunikationsinstrument für die Zusammenarbeit des Koordinators mit dem behandelnden Arzt bzw. hinsichtlich des Patienten und er Klinikverwaltung.
Beispielsweise kann dieser Ordner wie folgt aufgebaut sein:
Blatt 1 kann ein Arbeitsblatt oder Laufzettel auf dem das oder die Präparate neben den Patientendaten gezeigt werden und auf der die notwendigen weiteren Schritte, die bis zur Transplantation bearbeitet werden können darstellen. Dies sind vor allem die Anforderung von HR-Typing, DNA-Samples, CAs, Genom-, Proteom-,
Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalysen aber auch direkte Kontaktaufnahme mit der betreffenden NSB-Bank, Reservierungen bis hin zur verbindlichen Bestellung, Transportlogistik und Fakturierung bis hin zur Übergabe an die Klinik Administration.
Blatt 2 des Lösungsvorschlags kann den oder die vollständigen Unit Reports enthalten.
Blatt 3 des Lösungsvorschlags kann zur Dokumentation der Entscheidung dienen; er fasst die Entscheidungskriterien des Arztes zusammen, stellt das abschließende Budget fest und wird von Arzt abgezeichnet. Auf diesem Blatt kann der Arzt auf andere Lösungsvorschläge verweisen, die alternativ zur Anwendung kommen, wenn sich der gewünschte Lösungsvorschlag aufgrund von Ereignissen nicht oder nicht mehr umsetzen lässt.
Blatt 4 kann eine übersichtliche Darstellung hinsichtlich des Präparates, des Zeitablaufes und der Transplantation im Allgemeinen, das dem Arzt für das Patientengespräch bzw. dem Patienten zur Information zu Verfügung steht umfassen.
Weiterhin können vorteilhafterweise vorgeschlagenen Lösungen im Anhang der Akte dokumentiert werden, sollte sich die erste Lösung nicht Verwirklichen lassen (z.B. Transportschäden oder Verlust eines Präparates aus der ersten Lösung).
Die Blätter aus dem Lösungsvorschlag stehen der Klinik für den weiteren Verlauf wie Abrechnung und Nachverfolgung der Transplantation wie z.B. der Anamnese des Patienten zur Verfügung und werden zu gegebenen Zeitpunkt an die betreffende NSB-Bank bzw. NSB-Banken weitergeleitet.
Während des gesamten Verlaufs bis zur Nachsorge des Patienten, werden vorteilhafterweise Daten von neu registrierten NSB-Präparaten der Klinik automatisch übermittelt und bewertet hinsichtlich des Rankings auf der Long und Short List sowie bei den vorgeschlagenen Lösungen.
Damit ist eine dynamische Verbesserung der Lösungsvorschläge bzw. eine Nachbehandlung des Patienten auf dem jeweils jüngsten Datenbestand gesichert.
In einer bevorzugten Ausführungsform wird ein für die allogene Transplantation geeignetes Zellpräparat ausgewählt. Bei einer Allotransplantation stammt das transplantierte Gewebe nicht vom Empfänger selbst, sondern von einem Spender derselben biologischen Art. Um eine schwerwiegende oder sogar tödliche Abstoßung des Fremdgewebes zu vermeiden, ist für die erfolgreiche allogene Transplantation die möglichst vollständige Übereinstimmung der vom Immunsystem erkannten Merkmale mit dem Empfängergewebe erforderlich. Es hat sich hierfür als vorteilhaft herausgestellt, dass eine Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalyse durchgeführt wird. Durch diese hochauflösenden Analysen wird das Präparat sowie der Empfänger detailliert charakterisiert und es können Inkompatibilitäten, die durch Standardverfahren (z. B. Blutanalyse) nicht detektierbar sind, mithilfe des System entdeckt und vermieden werden. Durch die bevorzugte Ausführungsform kann anhand von den vorgebenden Parameter die Suche nach einem geeigneten, das heißt passenden Präparat einfach, schnell und vorteilhafterweise automatisiert durchgeführt werden, wodurch überraschenderweise die die Gefahr einer Abstoßungsreaktion minimiert ist und einer erfolgreichen Transplantation nichts im Wege steht.
In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform erfolgt die automatische und vollständige Auswahl für Singlecord- oder Multicord-Transplantate. Hierbei werden dem behandelnden Arzt und/oder dem Koordinator entsprechende Präparate vorgeschlagen, die basierend auf den Parametern zueinander passen und keine Abstoßungsreaktionen generieren. Es werden vorteilhafterweise die zu einander und zu dem Patienten passenden Präparate entsprechend dargestellt, um so die Auswahl erheblich zu vereinfachen und zu beschleunigen. Der behandelnde Arzt kann dementsprechend beide Auswahlmöglichkeiten dargestellt bekommen und kann selbst beurteilen, ob eine Multicord oder Singlecord Transplantation erfolgen soll. Überraschenderweise können durch eine automatische Auswahl Fehler vermieden werden und Singlecord- und/oder Multicord-Transplantate dem behandelnden Arzt präsentiert werden. Vorteilhafterweise erfolgt die Präsentation in einer übersichtlichen Weise, wodurch die Auswahl der Präparate durch den Arzt vereinfacht wird:
Es ist bevorzugt, dass die Suchkriterien an die eingetragenen Kriterien und/oder Parameter angepasst werden. Bei der Auswahl des geeigneten Präparates wird der
aktuelle Typisierungsstatus des NSBP berücksichtigt. Das heißt es wird beispielsweise beurteilt, welche zusätzlichen Untersuchungen umfassend Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalysen usw. notwendig sind, damit das Präparat als geeignet bestätigt werden und transplantiert werden kann. Hierzu nutzt die bevorzugte Ausführungsform automatisiert erhobene Statistiken über die erwarteten Kosten und die benötigte Zeit. Dies ist insbesondere bei zeitkritischen Einsatzszenarien unbedingt notwendig und beschleunigt den Auswahlprozess maßgeblich. Grundsätzlich ist die Erweiterbarkeit des Datenschemas von NSBP und Patient vorteilhaft, um weitere Suchkriterien an den zukünftigen Stand der Technik angleichen zu können.
Weiterhin ist bevorzugt, dass für die Darstellung der über die Suchkriterien erlangten Ergebnisse eine Matrix verwendet wird und die Ergebnisse visuell dargestellt werden. Hierzu bietet die bevorzugte Ausführungsform eine visuelle Orientierung über die besten Suchergebnisse gemäß der aktuell gewählten Suchparameter an. Die Suchergebnisse werden hierzu in einer Matrix angeordnet und visualisiert. Die Matrix kann entsprechend der verschiedenen Kriterien dynamisch umsortiert werden. Die Passgenauigkeit anhand der voreingestellten Suchkriterien wird farbig angezeigt. Im Sinne der Erfindung kann die Matrix als Heat Map bezeichnet werden, bei welcher Daten eines Parameters als Farben in einer zwei-dimensionalen Darstellung aufgeführt werden.
Weiterhin ist bevorzugt, dass für die Beurteilung des Status der Ordnungskriterienermittlung Statistiken über die zu erwartenden Kosten und die zu benötigende Zeit verwendet werden. Vorteilhafterweise können Statistiken für die Suche nach einem geeigneten Präparat für die Ordnungskriterienermittlung herangezogen werden. Hierfür können beispielsweise die zu erwartenden Kosten, die benötigte Zeit, die erfolgreichen Transplantationen einer Klinik und die noch durchzuführenden Untersuchungen in die Auswahl eines Präparates, beziehungsweise in die Ordnung, die ein Präparat einnimmt mit einfließen. Hierdurch können Präparate schneller beurteilt und entsprechend geordnet werden. Außerdem ist eine kosten- und zeitreduzierende Suche möglich.
Somit können automatische und vollständige Lösungsvorschläge für SingleCord- oder MultiCord-Transplantate erstellt werden. Der Koordinator und der Arzt können
sich vorteilhafterweise auf die Eignung der verschiedenen gut definierten und dokumentierten Lösungsvorschläge konzentrieren. Hierbei ist bevorzugt, dass die Koordination zwischen Klinik, Transplantationszentrum und behandelndem Arzt durch die bevorzugte Ausführungsform erfolgt. So kann sichergestellt werden, dass eine verlässliche Kommunikation zwischen der Klinik, das heißt ggf. dem behandelnden Arzt und dem Transplantationszentrum erfolgt. Die Suchparameter sowie die Ergebnisse werden übersichtlich präsentiert, wodurch die Auswahl erheblich vereinfacht ist. Ebenfalls sind die Parameter, nach derer Basis die Suche erfolgt variabel und können an den Patienten und/oder das gesuchte Präparat angepasst werden. Dies ist ein großer Fortschritt gegenüber der bisherigen Situation, bei der die Koordinatoren gezwungen sind, mögliche Transplantate zu einem sehr frühen Zeitpunkt und nach unterschiedlichen Kriterien zu bewerten. Dies führt heute zu unbefriedigenden Ergebnissen und ist sehr zeit- und personalaufwendig. Somit kann durch die bevorzugte Ausführungsform in einer kurzen Zeit ein oder mehrere passende Präparate gesucht und bestellt werden.
Die Erfindung soll im Folgenden beispielhaft erläutert werden, ohne jedoch auf die Beispiele begrenzt zu sein.
Beispiel 1 - vorsorgliche Health Strategien für Personen und Familien:
Anne K. hat bei einem Anbieter für Genotyping (z.B. 23andme) eine Genomanalyse bestellt. Sie erhält die Information, dass sie eine starke genetische Prädisposition für Leukämie und Schlaganfall hat. Daraufhin fragt Anne K. über das System an, ob und wenn ja in welcher Nabelschnurblutbank eine für sie genetisch passendes Präparat eingelagert ist. Parallel fragt sie über das System beim weltweiten Knochenmark Dachregister BMDW in Leiden an, ob ggf. ein passender Spender zur Verfügung steht. Da sie über das System den Service der weiteren Nachfragen gebucht hat, wird sie bzw. ihr Account beim Genotyping Service Provider zukünftig über den Status der passenden Präparate oder Spender in regelmäßigen Zeiträumen informiert. Sie kann jederzeit ihrem behandelnden Arzt Zugang zu diesem Account/Status gewähren. Damit ist im Notfall gewährleistet, dass sehr schnell und
zuverlässig über das System ein passendes Präparat bzw. Spender ausfindig gemacht werden kann.
Darüber hinaus plant Anne K. bei jeder Geburt eines Kindes das Nabelschnurblut zu sammeln. Diese Präparate könnte sie autolog auf eigene Kosten einlagern lassen. Da ihr diese autologe Einlagerung aber zu teuer erscheint, kann sie über das System die Nabelschnurblutpräparate an solche dem System angeschlossene Banken spenden, die ihr garantieren, dass sie, der Vater des oder der Kinder oder die Geschwister des oder der Kinder im Gegenzug für die Spende, das Präparat auf Anforderung durch einen behandelnden Arzt für definierte Erkrankungen umsonst zurückerhält oder, sofern es verkauft ist, ein kostenloses Ersatzpräparat für die Familie erhält.
Durch das System werden erstmalig „Health Strategien" für Personen oder Familien möglich, die genetische Prädispositionen für bestimmte Krankheiten kennen. Mit diesem verhalten kann Anne K. z.B. auch bei ihrer Versicherung Vorteile verhandeln.
Beispiel 2 - Gezielte Einlagerung von Nabelschnurblutpräparaten mit bestimmten HLA und anderen Merkmalen:
Eine Nabelschnurblutbank oder ein Knochenmarkregister ist an das System angeschlossen.
Die Bank oder das Register hat z.B. zunehmend Nachfragen für bestimmte HLA Typen, kann diese aber nur begrenzt selbst bedienen bzw. diese sind im dem System angeschlossenen Inventar zu wenig vorhanden. Die Bank bzw. das Register veranlassen über das System eine gezielte Abfrage der Kunden von Genotyping Anbietern z.B. für bestimmte HLA Typen mit der Bitte sich registrieren zu lassen bzw. für den Fall der Geburt von Kindern, das Nabelschnurblut einer Bank, die im System registriert ist zu spenden, da eine große ca. 20% Wahrscheinlichkeit besteht, dass das Nabelschnurblut zu den nachgefragten Typen passt (weiterer Ablauf Beispiel 1 ). Damit kann das System das Inventar der angeschlossenen Banken bzw. Register gezielt und systematisch ergänzen.
Genotyping Anbieter können das Angebot für bestimmte HLA Typen auf dem „Marktplatz" des Systems anbieten.
Die Erfindung wird nunmehr anhand von Figuren beispielhaft erläutert, ohne auf die Beispiele begrenzt zu sein. Es zeigen:
Fig. 1 Das Basis-Datenmodell
Fig. 2 Der Prozessablauf
Fig. 3 Die Systemarchitektur
Fig. 4 und 5 Datentransfer im System
Fig. 1 zeigt eine beispielhafte Darstellung einer bevorzugten Ausführungsform des Basis-Datenmodell. Bei einem ersten Kontakt, können die Daten einer Person aufgenommen werden, wie beispielsweise Name, Adresse und sonstige Kontaktinfos. Es kann beispielsweise ein NSB Spender sein, wobei hier noch weitere Daten in die Datenbank eingegeben werden können (umfassend Geburtsklinik und Anamnese von der Mutter, Vater und/oder dem Kind). Vorteilhafterweise können auch Daten der NSB-Bank erfasst und gespeichert werden. Vorteilhafte Daten umfassen Abwicklungsqualität und eine spezifische Bank ID. Die Daten der NSB Präparate umfassen vorteilhafterweise HLA Typ, TNC Nummer, oder Virusstatus. Anhand dieser Information kann ein Präparat exakt charakterisiert werden, wobei zusätzliche Information über das Präparat durch weitere Tests (umfassend „High Resolution HLA Typing", hochauflösende HLA Typisierung oder Colony Assays) bestimmt werden. Es hat sich überraschenderweise gezeigt, dass insbesondere Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalysen eine umfangreiche und detaillierte Charakterisierung des Präparate bewirken. Es können so Informationen umfassend Methylierungsstatus definierter Gene, Expression von Biomarkern oder Gen-/Chromosomenaberrationen bestimmt werden. Vorteilhafterweise wird eine Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalyse des Empfängers oder potentiellen Empfängers und des NSB- Präparates durchgeführt. Anhand der Analysen kann die Kompatibilität von dem System berechnet werden und die Ergebnisse, d. h. die passenden Präparate werden hierarchisch ausgegeben. Das Präparat wir durch die Tests untersucht und
die Qualität kann einfach beurteilt werden. Vorteilhafterweise werden die Daten des Präparates mit den Daten eines Transplantationspatienten verglichen, das heißt es kann beispielsweise die Blutgruppe und die Dringlichkeit verglichen werden. Vorteilhafterweise können ebenfalls die Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten des Empfängers, d. h. des Patienten analysiert. Basierend auf dem Vergleich kann das Präparat vorteilhafterweise für den Patienten von der Transplantations Klinik reserviert werden. Dies kann beispielsweise von einem Koordinator oder einem behandelnden Arzt der Klinik erfolgen. Vorteilhafterweise können Daten der Klinik aufgenommen und in eine bevorzugte Datenbank gespeichert werden. Hierbei umfassen die Daten Klinik ID oder Akkreditierungstyp. Weiterhin ermöglich das System die Überwachung der Transplantation, indem zusätzlich nach der Transplantation in bevorzugt regelmäßigen Abständen Proben für Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalysen entnommen werden. Hierdurch kann der Verlauf der Transplantation exakt beschrieben und Komplikationen frühzeitig erkannt werden.
Fig. 2 zeigt eine beispielhafte Darstellung des Prozessablaufes. Bei der Datenaufbereitung können neue NSB Präparate in der NSB-Bank erfasst werden und in das bevorzugte System eingespielt werden. Vorteilhafterweise können die neu erfassten Präparate mit den im System vorhandenen NSB Präparaten auf Kompatibilität verglichen werden. Vorteilhafterweise kann dies beispielsweise über eine Verträglichkeitsmatrix erfolgen. Wenn ein NSB Präparat gesucht wird, können die Standard-Suchprofile für Kliniken und Ärzte verwendet werden, wobei vorteilhafterweise auch eine Individualisierung der Ordnungs- und Ausschlusskriterien nach Koordinationspräferenz möglich sein kann. Die Suche nach einem für einen Transplantationspatienten passenden NSB Präparat kann weiterhin fallspezifisch angepasst werden. Es kann eine sogenannte Basic Search erfolgen, bei der vorteilhafterweise alle der zum Patienten kompatiblen NSB-Präparate entsprechend der voreingestellten Ordnungs- und/oder Ausschlusskriterien gesucht werden (Long List). Des Weiteren kann es vorteilhaft sein, eine sogenannte Advanced Search durchzuführen, die die möglichen Singletransplantate (SingleCord) und/oder Multitransplantate (MultiCord) ermittelt. Außerdem könnte vorteilhafterweise das benötigte Budget, die benötigte Zeit, sowie die Ergebnisqualität pro Transplantat aufgrund der noch durchzuführenden Tests aufgeführt werden. Hierbei können die
gefundenen Präparate in einer Vergleichsansicht (Comparison View) miteinander verglichen werden, wobei auch einzelne Präparate miteinander verglichen werden können. Vorteilhafterweise kann eine Lösungsgenerierung erfolgen, die die Shortlistpräparate nach den vorgegebenen Referenzen aneinander reiht. Dem zu behandelnde Arzt kann so eine übersichtliche Darstellung der Präparate präsentiert werden, wobei vorteilhafterweise der generierte Lösungsvorschlag von dem Arzt bestätigt oder korrigiert werden kann. Die so generierte Lösung kann in die Patientenakte des Transplantationspatienten aufgenommen, umfassend die Laufzettel, Unit Report, Entscheidungsvorlage und Patientendokumentation. So können vorteilhafterweise in einer Akte alle für eine NSB Transplantation relevante Informationen gespeichert werden. Sobald die Transplantationsklinik, beziehungsweise der behandelnde Arzt ein oder mehrere NSB-Präparate ausgewählte haben, kann das Präparat bei der NSB-Bank bestellt werden. Vorteilhafterweise können die durch die Suche gefundenen Präparate für einen Patienten oder für eine Klinik reserviert werden, wobei vorteilhafterweise Backup- Präparate festgelegt werden können, falls die gewählten Präparate nicht zur Verfügung stehen. Weiterhin können zusätzliche Verifikationen (umfassend DNA Proben, High Resolution Typisierung oder Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalysen) die Qualität und Kompatibilität der Präparate sicherstellten. Nach einer Auswahl, können die Präparate bestellt und geliefert werden. Vorteilhafterweise erfolgt über die Präparate eine Eingangskontrolle bei der Klinik. Nach erfolgreicher Transplantation kann vorteilhafterweise eine Nachverfolgung des Patienten (Follow-up) erfolgen.
Fig. 3 zeigt eine beispielhafte Darstellung der bevorzugten Systemarchitektur.
Die Darstellung zeigt einen schematischen Aufbau eines bevorzugten datenverarbeitenden Systemteils. Die bevorzugte Ausführungsform des Systems kann in 3 Teilbereiche Zentralsystem, TC (Transplantationszentrum) Systemteil und Nabelschnurblutbank (NSB-Bank) Teilsystem gegliedert sein. Das System ist vorteilhafterweise über das Inter- und Intranet nutzbar, wobei die einzelnen Teile über kabellose oder verkabelte Verbindungen miteinander kommunizieren und Daten austauschen können. Es wird gezeigt, dass NSB-Präparate von Spendern geliefert und durch ein HLA Labor analysiert werden können. Es kann auch bevorzugt sein, dass die Präparate von externen Dienstleister analysiert werden. Beispielsweise
können Proben der NSB-Präparate an diese geschickt werden und eine Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalysen durchgeführt werden. Die dort generierten Daten werden beispielsweise an die NSB-Bank übermittel und in das System eingepflegt und gespeichert. Die Präparate können vorteilhafterweise von der NSB-Bank physikalisch aufbereitet und gelagert werden, wobei die gewonnenen Daten über das NSB-Präparat vorteilhafterweise bei der NSB-Bank in einem Labor Management System verwaltet werden können. Informationen ausgewählter NSB-Präparate können beispielsweise als Datensätze dezentral und inkrementell in das Zentralsystem überspielt werden. Der Nabelschnurblutbank bietet das bevorzugte System vorteilhafterweise die Möglichkeit zur Administration, Einsicht von Kontakten der Transplantationszentrum (TZ) Ansprechpartner, Verwaltung der eingespielten NSB-Präparate, komfortable Abarbeitung von Anfragen und Workflow Verfolgung, Verwaltung der kompletten Abrechnung von NSB-Präparat Lieferungen und Dienstleistungen sowie die Verwaltung von Follow-Up Informationen. Auch kann es vorteilhaft sein, wenn die NSB-Bank die Beauftragung zur Entnahme von Proben über das System, an beispielsweise die Klinik übermittelt. Weiterhin ist in Fig. 3 erkennbar, dass ein Arzt die HLA-Werte von Patienten ermitteln kann und beispielsweise an den TZ Koordinator zur Suche von NSB-Präparaten nebst weiteren Informationen übergeben kann. Der Koordinator kann beispielsweise eine systemgestützte Suche durchführen und liefert Lösungsvorschläge und vorteilhafterweise NSB-Präparate zur Transplantation. Die Patientendaten können vom Transplantationszentrum beziehungsweise der Klinik in einem eigenen Management System verwaltet werden. Vorteilhafterweise können Follow-Up Informationen nach der Transplantation hieraus an das Zentralsystem weitergegeben werden. Dem Transplantationszentrum kann das System beispielsweise die Möglichkeit zur Administration, Einsicht von Kontakten der NSB-Bank Ansprechpartner, Suche nach NSB-Präparaten, komfortable Beauftragung und Kontrolle von Anfragen und Workflow Verfolgung, Verwaltung der kompletten Abrechnung von NSB-Präparat Lieferungen und Dienstleistungen sowie die Verwaltung von Follow-Up Informationen bieten. Das Zentralsystem kann vorteilhafterweise einen gesicherten Zugang zu den Daten, die zur Wahrung der Datensicherheit verschlüsselt abgelegt sind (z.B. in einem Datenbanksystem) ermöglichen. Die Nutzerdaten und deren Einstellungen können vorteilhafterweise zentral abgelegt werden, so dass diese
sitzungsübergreifend zur Verfügung stehen. Die Verwaltung der Zentralkomponente (umfassend Einrichten neuer Nutzer, Kliniken, NSB-Banken) kann beispielsweise von einem Servicepersonal vorgenommen werden. Von der NSB-Bank hochgespielte Informationen können im Spendermanagement und dem zentralen NSB- Präparatemanagement verwaltet werden. Die NSB-Daten können nach (beispielsweise modular austauschbaren) Ordnungskriterien vorgeordnet werden (beispielsweise durch ein Data Warehouse Cube), um vorteilhafterweise eine schnelle effiziente Suche auch bei komplexen Mehrfachtransplantationen zu garantieren. In der Matching Komponente können vorteilhafterweise modular unterschiedliche Matchingalgorithmen genutzt werden, um geeignete Lösungen automatisch oder halbautomatisch zu erzeugen. Alle Abläufe und Interaktionen zwischen den involvierten Parteien können durch die Workflowkomponente gesteuert werden. Des Weiteren können alle Transaktionen und Dienstleistungen durch die Abrechnungskomponente erfasst und ausgewertet werden. Vorteilhafterweise können aufbereitete Abrechungsinformationen an ein Buchhaltungssystem beispielsweise zur Rechnungslegung übergeben werden. Die Follow-Up Informationen können zentral verwaltet und an eine externe Zentralstelle übergeben werden, die beispielsweise Follow-Up Statistiken erzeugen und diese regelmäßig wieder übergeben kann.
Fig. 4 und 5 zeigen einen Datentransfer in dem System. Bestandteil des Systems ist ein Bestand von genotypisierten Kunden. Das Genom des Kunden oder Patienten oder Empfängers kann beispielsweise durch einen Dienstleister sequenziert oder genotypisiert worden sein. Es kann jedoch auch bevorzugt sein, dass Genom-, Transkriptom-, Epigenom-, Proteom und/oder Metabolomdaten in das System eingepflegt und gespeichert werden. Anhand der Daten kann beispielsweise eine Klinik eine detaillierte Analyse durchführen und eine Prädisposition Krankheiten erkennen. Dies kann anhand von Stoffwechselaktivitäten, epigenetischen Daten, Expression von Genen, Proteomdaten und/oder Genomdaten erfolgen. Falls eine Prädisposition besteht, kann über das System angefragt werden, ob und wenn ja in welcher Nabelschnurblutbank ein genetisch passendes Präparat eingelagert ist. Vorteilhafterweise erfasst das System noch weitere Charakteristika oder Merkmale, die für eine Transplantation wichtig sind, umfassend HLA-Werte oder Blutgruppe. Das System kann weiterhin beim weltweiten Knochenmark Dachregister anfragen,
ob ggf. ein passender Spender zur Verfügung steht. Das System kann vorteilhafterweise automatisch ein oder ggf. mehrere passende Präparate suchen, d. h. der Kunde oder Patient oder potentielle Empfänger, wird auch zukünftig über den Status der passenden Präparate oder Spender in regelmäßigen Zeiträumen informiert. Es ist zudem möglich, dass die Beteiligten, die Zugang zum System haben, jederzeit erweitert oder verringert werden. Hierdurch entsteht vorteilhafterweise eine optimale Kommunikation zwischen beispielsweise den Kliniken und den NSB-Banken, wodurch sich zum Einen der Transplantationsablauf wesentlich schneller gestalten und zum Anderen Mehrfach- oder Doppeluntersuchungen vermeiden lassen. Die Daten der Beteiligten werden zentral oder dezentral von dem System gespeichert und sind für die Beteiligten zugänglich. Vorteilhafterweise werden Untersuchungsergebnisse oder High-Throughput Analysen, die ggf. von Dienstleistern durchgeführt werden, sofort in dem System gespeichert. Das System kann auch hochkomplexe Daten, beispielsweise Genomanalysen speichern und für die Suche oder Analyse heranziehen. Der potentielle Empfänger - der Kunde - kann so im Notfall schnell und zuverlässig über das System ein passendes Präparat bzw. Spender ausfindig machen. Weiterhin ermöglicht das System, dass der potentielle Empfänger bei jeder Geburt eines Kindes das Nabelschnurblut sammelt und autolog einlagern lässt. Außerdem können NSB-Präparate über das System an solche dem System angeschlossene Banken gespendet werden, die dem potentiellen Empfänger garantieren, dass das Präparat oder ein vergleichbares Ersatzpräparat dem potentiellen Empfänger jederzeit zur Verfügung steht.
Es ist weiterhin möglich, dass die Bank oder das Register, die an das System angeschlossen sind, zunehmend Nachfragen für bestimmte HLA Typen haben, die jedoch nicht oder nur begrenzt erfüllt werden können. Das System kann dann eine gezielte Abfrage an Dienstleister senden, die eine Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalyse anbieten und deren Kunden von dem System registriert sind. Vorteilhafterweise sind von den Kunden weitere Daten, umfassend HLA-Typen oder Blutgruppe vorhanden. Diese Kunden können dann ggf. Nabelschnurblut eines Kindes spenden. Damit kann das System das Inventar der angeschlossenen Banken bzw. Register gezielt und systematisch um die
Dienstleister ergänzen, die eine Genom-, Proteom-, Transkriptom-, Epigenom- und/oder Metabolomanalyse anbieten.
Claims
1. System für die Vermittlung und Auswahl von biologischen Zellen oder
Geweben, insbesondere Nabelschnurblut-Präparaten, für Transplantationen, Therapien und/oder Forschungszwecke zwischen mindestens einem Entnahmezentrum und/oder einer Lagerstätte und mindestens einer Klinik, einem Transplantationszentrum und/oder einer Forschungseinrichtung, wobei diese über verkabelte und/oder kabellose Verbindungen auf einer oder mehreren Verarbeitungseinheiten, insbesondere Computer, medizinische Systeme, Speichervorrichtungen und/oder speziellen Prozessoren miteinander kommunizieren und über ein Netzwerk bestehend aus den mehreren Verarbeitungseinheiten, durch welche Daten ausgetauscht werden, miteinander verbunden sind, dadurch gekennzeichnet, dass das System umfasst:
- Eingabe von Erfahrungsdaten der Nabelschnurblut-Präparate in einen Computer und Speicherung auf einem Speichermedium,
- Eingabe von Anfragedaten eines potentiellen Empfängers oder Patienten und Speicherung dieser auf einem Speichermedium, wobei die Anfragedaten Genom-, Transkriptom-, Proteom-, Epigenom- und/oder Metabolomdaten umfassen,
- Voreinstellung von Suchkriterien, insbesondere der Speicherung der Suchkriterien auf einem Speichermedium und/oder einer Verarbeitungseinheit,
- Recherche, wobei die Recherche einen Vergleich der Erfahrungsdaten mit den Anfragedaten umfasst und eine automatische Auswertung der Recherche erfolgt und/oder
- anhand dieser Auswertung eine Bestellabwicklung und Nachverfolgung erfolgt und die Bestellung des Nabelschnurblut- Präparates über das Netzwerk erfolgt, wobei insbesondere die potentiellen Nabelschnurblut-Präparate nach einem HLA- Match, einem Patientengewicht, einer Anzahl der kernhaltigen Zellen (TNC) und einer Anzahl der hämatopoetischen Zellen (CD34+) geordnet und ausgewählt werden und zusätzlich mit den Genom-, Transkriptom-, Proteom-, Epigenom und/oder Metabolomdaten verglichen werden.
2. System nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass bei der Datenaufbereitung insbesondere Nabelschnurblut-Präparate mit einem Datensatz erfasst werden, der folgende Parameter umfasst:
- Name und Kennung der lagernden Nabelschnurblut-Bank (NSB-Bank),
- Status der lagernden NSB-Bank hinsichtlich internationaler Zertifizierungen, bevorzugt Fact,
- Abwicklungszuverlässigkeit der NSB-Bank nach Klassifizierung,
- Ansprechpartner an der betreffenden Bank mit Kontaktdaten,
- Identifikationsnummer des Präparates,
- Anamnese der Mutter, des Kindes und der Familie gemäß Anamnesebogen der Geburtsklinik,
- Ethnie der Mutter, des Vaters und/oder des Kindes,
- Geschlecht des Kindes,
- Einlagerungszeitpunkt des Präparates,
- Informationen zur Aufarbeitung des Präparates,
- Blutgruppe des Präparates,
- HLA-Typus des Präparates,
- Zellzahl (TNC) des Präparates,
- Zellzahl (CD34+) des Präparates,
- Virusstatus des Präparates,
- allele Ausprägungen des Präparates und/oder
- Parameter molekularer Diagnosen und Analysen, wobei der Datensatz auf einem Speichermedium und/oder Verarbeitungseinheit gespeichert werden.
3. System nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Genomdaten sequenzierte Chromosomen, Gene und/oder DNA von Eukaryoten umfasst.
4. System nach dem vorhergehenden Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass die Transkriptomdaten die transkribierten Gene bevorzugt mRNA umfasst.
5. System nach dem vorhergehenden Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass die Proteomdaten alle Proteine in einem Lebewesen, einem Gewebe, einer Zelle oder einem Zellkompartiment umfassen.
6. System nach dem vorhergehenden Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass die Metabolomdaten, Durchflussraten oder Umsatzraten, Metabolit-Spiegel und Enzymaktivitäten der einzelnen Stoffwechselwege und/oder Interaktionen zwischen den verschiedenen Stoffwechselwegen und/oder Kompartimentierung der verschiedenen Stoffwechselwege innerhalb einer Zelle umfassen.
7. System nach dem vorhergehenden Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass die Epigenomdaten alle meiotisch und mitotisch vererbbaren Veränderungen in der Genexpression, die nicht in der DNA-Sequenz selbst kodiert sind, umfassen.
8. System nach dem vorhergehenden Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass die Patientenrecherche eine Ermittlung der zum Patienten kompatiblen Präparate entsprechend folgender Ordnungs- und/oder Ausschlusskriterien umfasst: - Name und Kennung der Klinik bzw. des Transplantcenters,
- Name des Koordinators und des behandelnden Arztes mit Kontaktdaten,
- Status der Klinik hinsichtlich internationaler Zertifizierungen (z.B. Fact),
- Durchschnittliche Anzahl an NSB-Transplantationen an der anfragenden Klinik in den letzten drei Jahren,
- Name des Patienten, Versicherungsnummer und weitere Abrechnungsdaten,
- Anamnese des Patienten,
- Indikation und Therapievorschlag des behandelnden Arztes,
- Dringlichkeit nach definierter Klassifizierung,
- HLA-Typus des Patienten,
- Blutgruppe des Patienten,
- Gewicht des Patienten,
- Ethnie des Patienten,
- Geschlecht des Patienten,
- Alter des Patienten,
- Bekannte Allele Ausprägungen des Patienten und/oder Daten einer DNA-Typisierung und/oder
- Erst- oder Wiederholungsbehandlung, wobei die Ordnungs- und/oder Ausschlusskriterien auf einem Speichermedium und/oder Verarbeitungseinheit gespeichert werden.
9. System nach dem vorhergehenden Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass die Ordnung der potentiellen Nabelschnur-Präparate wie folgt festgelegt ist: 6 : HLAPräp und HLAPm matchen in 6 von 6 Werten und Blutgruppenverträglichkeit
MLpräp = 5 : HLAfräp und HLAPal matchen in 5 von 6 Werten und Blutgruppenverträglichkeit 4 : HLAPlδp und HLAPal matchen in 4 von 6 Werten und Blutgruppenverträglichkeit Pr äparat wird nicht berücksichtigt : sonst
ZFprap = der Zellfaktor definiert die benötigten Zellzahl pro kg Patientengewicht bei entsprechendem Matchlevel
3 x lO7 : MLPrn/7 = 6
ZF Prap 4x lO7 : MLPrap = 5 5x lO7 : MLPlap = 4
OZprap = Ordnungszahl eines Präparates mit der die Präparate entsprechend
TNC und Matchlevel geordnet werden können
TNC
U-l -pPraranp .— " "
ZK Pr ap
SL ■Single ~ Shortlist der zu berücksichtigenden Präparate für Einzeltransplantate
SLsmgie
und die Standardordnungen der Präparate in der Shortlist nach folgenden Kriterien erfolgt:
Ordnung 1 = Reihung zuerst nach Matchlevel, dann nach Ordnungszahl, dann nach CD34+ > MLp2
Ordnung 1 (SL) := = MLp2 Λ OZ pl > OZ p2 MLp2 Λ OZpl = OZ p2 Λ CD34„ > CD34p2
Ordnung 2 = Reihung zuerst nach Ordnungszahl, dann nach Matchlevel, dann nach CD34+
entweder OZ , > OZp2
Ordnung 2 (SL) := p\ e SL, p2 e SL oder OZ pl = OZ p2 Λ Λ/Z,pl > ML^2 oder OZ pl = OZ p2 Λ MLpl = ML p2 Λ CZ)34;, > CD34+ pl
wobei
Präp = Nabelschnurblutpräparat
Pat = Patient
HLAPat = HLA Werte des Patienten
HLAprap = HLA Werte eines Präparates
TNCprap = Anzahl der kernbehafteten Zellen eines Präparates
KGpat - Körpergewicht des Patienten in kg
CD34+Prap = Anzahl der CD34+ Zellen eines Präparates
MLprap = Matchlevel entsprechend der HLA Übereinstimmung zwischen
Präparat und Patient
sind.
10. System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass folgende Ordnungskriterien und/oder Ausschlusskriterien herangezogen werden: - Präparate mit einer CD34+ Zellzahl höher 10% der TNC Zellzahl,
- Ausschluss von Präparaten, bei denen im CA (Colony Assay) weniger als 75% der CD34+ Zellen überlebten bzw. aktiviert wurden,
- Blutgruppenidentität,
- Ethnische Identität,
- Geschlecht,
- Alter des Präparates,
- Akkreditierungsstandard und/oder
- Ranking der NSB-Bank.
11. System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es zur Vermittlung von Doppel- oder Mehrfachtransplantationen (Multicord) eingesetzt wird.
12. System nach dem vorhergehenden Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswahl der Multicord-Präparate nach folgenden Ordnungskriterien erfolgt:
MLp1P2 = Verträglichkeit von 2 Präparaten untereinander:
6 HLAfτap{ und HLA?rapl matchen in 6 von 6 Werten und Blutgruppenvertraglichkeit
ML P1 P2 5 HLAFrapl und HLAVxapl matchen in 5 von 6 Werten und Blutgruppenvertraglichkeit 4 HLAfrapl und HLAfrap2 matchen in 4 von 6 Werten und Blutgruppenvertraglichkeit Pr aparat wird nicht berücksichtigt sonst
GLMUIH = Grundliste zur Ermittlung der Auswahlliste für Multipäparate GL-Muit, := L,,„ > 4
SLMUIU = Shortlist der zu berücksichtigenden Präparate für Multitransplantate
OZn, + OZ 2
SL-Muit, := \ pl e GLMuln , p2 e GL 'Multi ML >.,1P^2 > 4 Λ p— P
* . .
KGPal
13. Verwendung des Systems nach einem der Ansprüche 1 bis 12 für die Auswahl eines für die allogene Transplantation geeigneten Zellpräparates.
14. Verwendung nach einem oder mehreren der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Verwendung die Koordination zwischen Klinik, Transplantationszentrum und behandelndem Arzt umfasst.
15. Verwendung nach einem oder mehreren der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das System für die automatische und vollständige Auswahl für Singlecordoder Multicord-Transplantate verwendet wird.
16. Verwendung nach einem oder mehreren der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Suchkriterien des Systems an die eingetragenen Kriterien und/oder Parameter angepasst wird
17. Verwendung nach einem oder mehreren der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das System für die Darstellung der über die Suchkriterien erlangten Ergebnisse eine Matrix verwendet und die Ergebnisse visuell darstellt.
18. Verwendung nach einem oder mehreren der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das System für die Beurteilung des Status der Ordnungskriterienermittlung mittels Statistiken über die zu erwartenden Kosten und die zu benötigende Zeit verwendet wird.
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