Unter dem Begriff der Prädiktiven Medizin werden verschiedene Konzepte zusammengefaßt, deren Ziel eine auf den einzelnen Patienten bezogene Prädiktion des individuellen Krankheitsverlaufes ist; die Prädiktion steht dabei im Gegensatz zur Prognose, die sich auf Mittelwerte einer Gruppe von Patienten mit einer bestimmten Krankheit bezieht. Zwar sind für eine größere Gruppe oder Untergruppe von Patienten prognostisch relevante Faktoren relativ einfach zu bestimmen, doch versagen diese im jeweiligen Einzelfall die Unterstützung in kritischen Entscheidungen bezüglich der Therapie.

Mithilfe prädiktiver Algorithmen dagegen können zum Beispiel besonders gefährdete Patienten frühzeitig identifiziert werden, so daß dann etwa noch vor Entwicklung einer bestimmten Komplikation Gegenmaßnahmen eingeleitet werden können (z.B. Infektionen nach Herz-Operationen, oder ein probatorischer Therapieschritt übersprungen wird (z.B. sofortige Knochenmarkstransplantation statt probatorischer Polychemotherapie)).

Als entscheidende Informationsquelle für prädiktive Aussagen sind die Körperzellen des Patienten anzusehen: sie tragen nicht nur die jeweilige individuelle genetische Information (Genotyp), sondern sie reflektieren auch die Summe der stattgehabten Einflüsse und die dadurch stimulierten Reaktionen (Phänotyp). Aus diesem Grunde zentrieren sich alle bisher etablierten prädiktiven Ansätze um zellanalytische Verfahren: nach der Ära der Genomics zeichnet sich jetzt eine Ära der Cytomics ab. Unter Cytomics wird eine Disziplin verstanden, die auf der Grundlage von Einzelzellanalysen die molukulare Architektur und Funktionalität von Zellen und Zellsystemen zu entschlüsseln versucht, und hierbei auch umfassende bioinformatische Strategien zur Wissensextraktion nutzt. Für ein solches Konzept sind optimierte Methoden der Einzelzellanalyse eine unabdingbare Voraussetzung.

Objektträger-basierte Zytometrie

Publikationen zum Thema