Pancreatic cancer is a very aggressive malignant disease with an extremely poor prognosis; however, the survival of patients at all tumor stages is highly variable. Standard therapies, which are based predominantly on the TNM classification, patient's general condition and comorbidities, are highly variable in their effectiveness. In recent years, new technologies with multi-omics tumor characterizations have revealed the molecular heterogeneity of pancreatic cancer; however, in routine clinical practice, pancreatic cancer is usually considered as a uniform disease without paying attention to the individual tumor biology. Recent clinical studies have shown that molecular analyses can identify pharmacological targets and prognosis-relevant or treatment-relevant subtypes. Better methods for prognosis prediction and stratification based on clinical and molecular parameters could help to create more effective personalized multimodal therapy concepts and replace uniform standard therapies.
Das Pankreaskarzinom ist eine sehr aggressive Krebserkrankung mit einer äußerst schlechten Prognose. Das Überleben der Patienten in sämtlichen Tumorstadien ist jedoch sehr unterschiedlich. Standardtherapien, die sich überwiegend an TNM-Klassifikation, Allgemeinzustand und Komorbidität orientieren, sind in ihrer Effektivität sehr variabel. Neue Technologien mit Multi-omics-Tumorcharakterisierungen haben in den letzten Jahren die molekulare Heterogenität des Pankreaskarzinoms aufgezeigt. In der klinischen Routine wird das Pankreaskarzinom allerdings meist als uniforme Erkrankung betrachtet ohne Beachtung der individuellen Tumorbiologie. Aktuelle klinische Studien haben gezeigt, dass molekulare Analysen pharmakologische Zielstrukturen und prognose- bzw. therapierelevante Subtypen identifizieren können. Bessere Methoden zur Prognoseprädiktion und Stratifizierung anhand klinischer und molekularer Parameter könnten dazu beitragen, effektivere, personalisierte multimodale Therapiekonzepte zu erstellen und werden einheitliche Standardtherapien ablösen.
Keywords: Molecular diagnostics; Molecular targeted therapy; Personalized oncology; Tumor biology; Tumor heterogeneity.
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