PRESURV Late-Line Therapies

{DE} Für onkologische Behandlungsleitlinien geben meist klare, evidenzbasierte Empfehlungen für die erste und zweite Therapielinie. Dies ist jedoch ab der dritten und den darauffolgenden Therapielinien oft nicht mehr der Fall. Auch für das nicht-kleinzellige Lungenzellkarzinom (NSCLC) und das kolorektale Karzinom (CRC) liegen für spätere Therapielinien keine Empfehlungen mehr vor.

Das Ziel der Studie „Machine-Learning-basierte Prädiktion von Überlebens-Outcomes bei Patient:innen mit Lungen- und Kolorektalkarzinomen in späten Therapielinien“ besteht in der Prädiktion des Gesamt- und progressionfreien Überlebens bei Patient:innen mit NSCLC- und CRC ab der dritten Therapielinie. Dabei werden systemische Therapien fokussiert. Ebenso soll die Heterogenität der verwendeten Substanzen und Regime ab der dritten Therapielinie exploriert werden.

Für die Studie werden bundesweite Krebsregisterdaten des Zentrums für Krebsregisterdaten (ZfKD) beantragt. Diese umfassen Informationen zu Diagnosen, Stadium, Krankheitsverlauf, Therapien und Outcomes. Diese werden am Standort Frankfurt ausgewertet, mit dem Ziel aus den Ergebnissen Leitlinien-Empfehlungen abzuleiten und zur Verbesserung der klinischen Versorgung im Rahmen späterer systemischer Therapielinien beizutragen. {/DE} 

{EN} Treatment guidelines typically provide clear recommendations for first- and second-line therapies across most cancer types. However, these guidelines are often lacking recommendations for third- or later-line treatments. This also holds for non-small cell lung cancer (NSCLC) and colorectal cancer (CRC), where no standardized recommendations are currently available for later lines of therapy.

The study aim is to use machine learning to predict overall survival and disease progression (including the development of metastases) in NSCLC and CRC patients undergoing third-line or later systemic therapy. The focus is on systemic treatments. The study will also explore the heterogeneity of therapies used in later lines and targets to identify common treatments sequences and patterns to predict their impact on survival.

The study will use nationwide cancer registry data from the center for cancer registry data, which includes comprehensive information on cancer diagnoses, staging, therapies and outcomes. This data will be analyzed in Frankfurt, with the aim of deriving guideline recommendations and thereby contributing to improved clinical care in the context of later line systemic anti-cancer treatment. {/EN}