Curriculum vitae

Forschungsschwerpunkte

Forschungslinie 2: Pharmakometrische Datenanalyse

Paclitaxel ist ein Arzneistoff, der in vielen Therapieregimen gegen solide Tumore eingesetzt wird. Tumorentitäten, wie Bronchial-, Mamma- und Ovarialkarzinome, die zu den häufigsten weltweit zählen, werden mit diesem Arzneistoff behandelt. Das nicht-kleinzellige Lungen- karzinom (NSCLC), eine Unterart des Bronchialkarzinoms, macht ca. 85 % aller Bronchial- karzinomerkrankungen aus. Zur Behandlung von NSCLC wird Paclitaxel mit Platin-basierten Arzneistoffen kombiniert (Carboplatin oder Cisplatin).

Für die Pharmakokinetik (PK) von Paclitaxel wurde eine hohe Variabilität beobachtet, ebenso ist eine Korrelation zwischen PK und Therapieerfolg bekannt. Neutropenie ist die dosis- limitierende Toxizität der Therapie mit Paclitaxel und Dosisanpassungen, basierend auf dem Schweregrad der Neutropenie, wurden bereits empfohlen. Neben der Neutropenie werden weitere klinisch relevante unerwünschte Arzneimittelwirkungen, wie z.B. Neurotoxizität, beobachtet und zur Dosisanpassung genutzt.

Die Balance zwischen Wirksamkeit der Therapie und tolerierbarer Toxizität zu treffen, ist die größte Herausforderung in der Chemotherapie, insbesondere für Patienten im fortgeschrittenen Krankheitsstadium mit schlechter Prognose. Um diese Balance zu erreichen, ist es wichtig, die Inzidenz und die Einflussfaktoren für die aus der Therapie folgenden Toxizität und Wirk- samkeit zu ermitteln. Darauf aufbauend ist es dann möglich, Therapieänderungen basierend auf diesen Einflussfaktoren (z.B. therapiebezogene und patientenbezogene Faktoren) vorzunehmen, um die erwünschten Therapieziele zu erreichen.

Mein Promotionsprojekt beinhaltet die Entwicklung und Anwendung von mathematischen, pharmakometrischen Modellen auf Grundlage einer vorausgegangenen klinischen Dosis- individualisierungsstudie. Das Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung therapiebezogener Charakteristika (z.B. Therapieregime, PK von Paclitaxel), und patientenbezogener Charakte- ristika (z.B. Alter, Geschlecht, Krankheitszustand, Leber- und Nierenfunktion), die am besten die Neurotoxizität, hämatologische Toxizität und das Ansprechen des Tumors vorhersagen. Die entwickelten Modelle werden dann für Simulationen genutzt, um verschiedene Dosierungs- schemata in verschiedenen Patientenpopulationen zu untersuchen. Dadurch soll das Verständnis für den Zusammenhang zwischen Therapie und Therapieerfolg verbessert werden. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen, Dosierungsstrategien zu identifizieren, die die Häufigkeit unerwünschter Arzneimittelwirkungen bei gleichzeitigem Therapieerfolg verringern.