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
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:
HLA
Prapl und HLA
Prap2 matchen in 6 von 6 Werten und Blutgruppenverträglichkeit HLA
Pτ , und HLA
Pτ 2 matchen in 5 von 6 Werten und Blutgruppenverträglichkeit HLA
Prap] und HLA
Ptap2 matchen in Avon 6 Werten und Blutgruppenverträglichkeit
äparat wird nicht berücksichtigt : sonst
GLMuιtι = Grundliste zur Ermittlung der Auswahlliste für Multipäparate
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.