Neuer Durchbruch in der Krebsforschung: Inka Health präsentiert Studie zur realen Anwendbarkeit von Studiendaten

Eulerpool Research Systems 21. Juni 2025

Takeaways NEW

  • Inka Health hat eine Studie veröffentlicht, die die Übertragbarkeit von klinischen Studienergebnissen auf reale Patientenpopulationen verbessert.
  • Die neuen Methoden könnten die Arzneimittelentwicklung beschleunigen und relevanter gestalten.
Die Mitbegründer von Inka Health, einer Tochtergesellschaft von Onco-Innovations, haben mit einer wegweisenden Studie neue Maßstäbe für die Übertragbarkeit klinischer Studienergebnisse auf reale Patientenpopulationen gesetzt. Die Studie, veröffentlicht in medRxiv, befasst sich mit einer wesentlichen Herausforderung der heutigen Krebsforschung: Wie können Daten aus kontrollierten klinischen Studien auf die komplexe Realität der Patientenpopulationen angewendet werden, die in Gesundheitswesen weltweit behandelt werden? Durch die Untersuchung der Studie Lung-MAP S1400I, einer führenden klinischen Studie für nicht-kleinzelliges Lungenkarzinom (NSCLC), zeigten die Forscher, dass die Einbeziehung externer, klinischer Erkenntnisse die Vorhersage von Patientenergebnissen erheblich verbessern kann. Die innovative Herangehensweise reduzierte die Abweichung zwischen prognostizierten und tatsächlichen Patientenergebnissen in den USA, Deutschland und Frankreich auf weniger als ein Prozent über 30 Monate. Der strategische Nutzen dieser Methode liegt in der Fähigkeit, die Risiken bei der Arzneimittelentwicklung zu verringern und die Auswahl relevanterer Patientenpopulationen für klinische Studien zu verbessern. Durch solche Fortschritte wird es möglich, Studienergebnisse global relevanter zu gestalten und die Entwicklung neuer Therapien zu beschleunigen. Dr. Vivek Subbiah, renommierter Onkologe und Co-Autor der Studie, hob hervor, wie die Übertragung von Studienergebnissen auf breite Patientenpopulationen den Zugang zu innovativen Krebsbehandlungen verbessern kann, und dass solche Methoden unerlässlich sind für eine datengesteuerte und patientenorientierte Entwicklung neuer Medikamente.

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