Ein neues statistisches Modell berechnet, wie sich der HI-Virus in Patienten weiterentwickeln könnte. Der Blick auf mögliche Evolutionspfade erlaubt eine individualisiertere Prognose, ob der Aids-Erreger gegen potentielle medikamentöse Therapien Resistenzen entwickeln könnte.
Der HI-Virus ist nicht zuletzt wegen seiner großen Wandelbarkeit gefürchtet. Mutiert der Aids-Erreger genau dort, wo ein Heilmittel wirkt, neutralisiert er den Angriff, und die Behandlung schlägt fehl. Um die Abwehrmöglichkeiten des Virus einzuschränken, setzen Ärzte heute in Kombinationstherapien mehrere Heilmittel gleichzeitig ein. Dadurch muss der Erreger eine Reihe von Mutationen durchlaufen, bevor er der Wirkung der Heilmittel ausweichen kann.
„Es ist nicht einfach, zu entscheiden, welche der über 30 verschiedenen Kombinationstherapien jeweils angebracht ist“, sagt der Präsident der Schweizerischen HIV-Kohortenstudie Huldrych Günthard vom Universitätsspital Zürich. Der Entscheid hängt von den Erfolgsaussichten einer Behandlung ab und also von der genetischen Zusammensetzung des Erregers, der den Patienten befallen hat. Die heute gängigen Vorhersagemodelle berücksichtigen zwar das Erbgut des HI-Virus, aber sie gehen nicht darauf ein, dass der Virus ständig neue Mutationen sequenziell erwirbt.
Mit einer neuen wahrscheinlichkeitstheoretischen Methode haben Forscher um Niko Beerenwinkel von der ETH Zürich in Zusammenarbeit mit der Schweizerischen HIV-Kohortenstudie ein genaueres Vorhersagemodell entwickelt. Es berechnet die möglichen Evolutionspfade des Erregers und liefert ein neues Maß für die zu erwartende Resistenzentwicklung: die sogenannte individualisierte genetische Barriere. Retrospektiv angewendet auf 2.185 Patienten der HIV-Kohorte ließ sich der Behandlungserfolg mit dieser neuen Größe besser abschätzen als mit den heutigen Vorhersagemodellen. „Wir sind nun daran, in einem Pilotprojekt die individualisierte genetische Barriere einzuführen und hoffen, dass sie uns in Zukunft dabei hilft, für jeden Patienten die optimale Therapie zu wählen“, sagt Günthard. Originalpublikation: The Individualized Genetic Barrier Predicts Treatment Response in a Large Cohort of HIV-1 Infected Patients Niko Beerenwinkel et al.; PLoS Computational Biology, doi: 10.1371/journal.pcbi.1003203; 2013