Einführung:
Präzisionsmedizin, ein innovativer Ansatz in der Gesundheitsfürsorge, zielt darauf ab, medizinische Behandlungen auf Grundlage genetischer, umweltbedingter und lebensstilbezogener Faktoren auf einzelne Patienten zuzuschneiden. Next-Generation-Sequencing-Technologien (NGS) haben eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung der Präzisionsmedizin gespielt, da sie eine schnelle und kostengünstige Sequenzierung ganzer Genome ermöglichen und so zu einem tieferen Verständnis von Krankheiten und personalisierten Behandlungsstrategien führen. NGS wurde in zahlreichen Bereichen des Gesundheitswesens getestet, ist aber in der Onkologie am weitesten verbreitet. Ärzte sequenzieren die Tumore ihrer Patienten, um sie Therapien zuzuordnen, die auf die genetischen Veränderungen abzielen, die das Tumorwachstum vorantreiben.
Herausforderungen für den Kunden:
Obwohl die NGS-Technologie den Vorteil eines Hochdurchsatz-Workflows bietet und bisher unbekannte Mutationen entdecken kann, stand der Kunde vor mehreren Herausforderungen wie Technologie, Datenmanagement, Datenanalyse, Interpretation, Berichterstattung und genetische Beratung. In zahlreichen Veröffentlichungen und internationalen Konsens wurde über die Anwendung von NGS bei monogenen Erbkrankheiten und der Pränataldiagnostik berichtet. Es besteht jedoch bisher kein Konsens über die Anwendung der NGS-Technologie in der klinischen onkologischen Praxis, insbesondere bei der präzisen Diagnose und Behandlung von Krebs.
Zu den wichtigsten vom Kunden genannten Kriterien zählen unter anderem die folgenden:
- Datenmanagement und -analyse: NGS generiert riesige Mengen genomischer Daten, was robuste Datenmanagement- und Analyse-Pipelines erfordert. Die Analyse von NGS-Daten ist komplex und es bedarf fortschrittlicher bioinformatischer Tools und einer Computerinfrastruktur, um die Daten genau und effizient zu verarbeiten und zu interpretieren.
- Varianteninterpretation und klinische Relevanz: Die Interpretation der großen Menge an genetischen Varianten, die durch NGS identifiziert wurden, ist eine erhebliche Herausforderung
- Integration in klinische Arbeitsabläufe: Die Integration von NGS in routinemäßige klinische Arbeitsabläufe und elektronische Gesundheitsakten (EHRs) stellt eine Herausforderung dar. Es besteht Bedarf an einer nahtlosen Integration von NGS-Daten in klinische Entscheidungsunterstützungssysteme und EHRs, um eine effiziente und effektive Nutzung genetischer Informationen in der Patientenversorgung zu ermöglichen.
Der Kunde wandte sich an Data Bridge Market Research, um die oben genannten komplexen Herausforderungen anzugehen und herauszufinden, welche Wachstumstreiber es auf dem Markt für Präzisionswachstum gibt. Data Bridge Market Research, ein vertrauenswürdiges Marktforschungsberatungsunternehmen, das für seine Expertise in der Beschaffungsberatung bekannt ist, analysierte die Durchführbarkeit des Projekts. Darüber hinaus wollte der Kunde mehr über die Methoden der Sequenzierung der nächsten Generation erfahren und wissen, welche Qualitätsanforderungen NGS in der Krebsdiagnose stellt. DBMR führte eine umfassende Analyse durch, um tiefere Einblicke zu erhalten.
