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8.7: Schlussfolgerung der Fallstudie: Krebs und Kapitelzusammenfassung - Biologie

8.7: Schlussfolgerung der Fallstudie: Krebs und Kapitelzusammenfassung - Biologie


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Fazit der Fallstudie: Krebs in der Familie

Der Stammbaum von Rebecca, wie in Abbildung (PageIndex{1}) dargestellt, zeigt eine hohe Krebsinzidenz bei nahen Verwandten. Aber sind Gene die Ursache von Krebs in dieser Familie? Ob ein krebserregendes Gen in dieser Familie vererbt wird, können nur genetische Tests, also die Sequenzierung bestimmter Gene bei einem Individuum, zeigen.

Zum Glück für Rebecca zeigen die Ergebnisse ihrer Gentests, dass sie nicht die Mutationen im BRCA1 und BRCA2 Gene, die am häufigsten das Krebsrisiko einer Person erhöhen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass sie keine anderen Mutationen in diesen Genen hat, die ihr Krebsrisiko erhöhen könnten. Es gibt viele andere Mutationen in BRCA-Genen, deren Auswirkungen auf das Krebsrisiko nicht bekannt sind, und es könnten noch viele weitere entdeckt werden. Es ist wichtig, weiterhin die Variationen von Genen wie BRCA bei verschiedenen Menschen zu untersuchen, um ihren möglichen Beitrag zur Entwicklung der Krankheit besser beurteilen zu können. Wie Sie jetzt aus diesem Kapitel wissen, sind viele Mutationen harmlos, während andere je nach Mutation und betroffenem Gen erhebliche gesundheitliche Auswirkungen haben können.

Mutationen in BRCA-Genen verursachen besonders wahrscheinlich Krebs, da diese Gene für Tumorsuppressorproteine ​​kodieren, die normalerweise beschädigte DNA reparieren und die Zellteilung kontrollieren. Wenn diese Gene so mutiert sind, dass die Proteine ​​nicht richtig funktionieren, können sich andere Mutationen ansammeln und die Zellteilung kann außer Kontrolle geraten, was zu Krebs führen kann.

BRCA1 und BRCA2 befinden sich auf den Chromosomen 17 bzw. 13, die Autosomen sind. Wie Rebeccas genetische Beraterin erwähnte, haben Mutationen in diesen Genen ein dominantes Vererbungsmuster. Nun, da Sie das Muster der Vererbung autosomal dominanter Gene kennen, wenn Rebeccas Großmutter Tat eine Kopie eines mutierten BRCA-Gens haben, wie stehen die Chancen, dass Rebeccas Mutter auch diese Mutation hat? Da es dominant ist, wird nur eine Kopie des Gens benötigt, um das Krebsrisiko zu erhöhen, und weil es sich auf Autosomen statt auf Geschlechtschromosomen befindet, spielt das Geschlecht der Eltern oder Nachkommen keine Rolle im Vererbungsmuster. In dieser Situation hätten die Eier von Rebeccas Großmutter aufgrund des Mendelschen Segregationsgesetzes eine 50%ige Chance auf eine BRCA-Genmutation gehabt. Daher hätte Rebeccas Mutter eine 50%ige Chance gehabt, dieses Gen zu erben. Auch wenn Rebecca nicht die häufigsten BRCA-Mutationen hat, die das Krebsrisiko erhöhen, bedeutet dies nicht, dass auch ihre Mutter dies nicht hat, denn die Wahrscheinlichkeit, dass sie es an Rebecca weitergibt, wäre auch nur zu 50%. Daher sollte Rebeccas Mutter erwägen, sich auch auf Mutationen in den BRCA-Genen testen zu lassen. Idealerweise sollten die an Krebs erkrankten Personen in einer Familie zuerst getestet werden, wenn eine genetische Ursache vermutet wird, damit eine bestimmte Mutation, die vererbt wird, identifiziert werden kann und die anderen Familienmitglieder auf dieselbe Mutation getestet werden können.

Mutationen sowohl in BRCA1 als auch in BRCA2 werden häufig in aschkenasischen jüdischen Familien gefunden. Diese Gene sind jedoch nicht im chromosomalen Sinne verknüpft, da sie sich auf verschiedenen Chromosomen befinden und daher gemäß dem Mendelschen Gesetz der unabhängigen Sortierung unabhängig vererbt werden. Warum sollten bestimmte Genmutationen in bestimmten ethnischen Gruppen weit verbreitet sein? Wenn Menschen innerhalb einer ethnischen Gruppe dazu neigen, miteinander Nachkommen zu zeugen, bleiben ihre Gene innerhalb der Gruppe weit verbreitet. Dies können Gene für harmlose Variationen wie Haut-, Haar- oder Augenfarbe oder schädliche Variationen wie die Mutationen in den BRCA-Genen sein. Andere genetisch bedingte Krankheiten und Störungen treten manchmal häufiger bei bestimmten ethnischen Gruppen auf, wie Mukoviszidose bei Menschen europäischer Abstammung und Sichelzellenanämie bei Menschen afrikanischer Abstammung. Mehr über die Prävalenz bestimmter Gene und Merkmale in bestimmten ethnischen Gruppen und Populationen erfahren Sie im Kapitel über Menschliche Abwechslung.

Wie Sie in diesem Kapitel erfahren haben, ist die Genetik nicht die einzige Determinante des Phänotyps. Auch die Umwelt kann viele Eigenschaften beeinflussen, wie zum Beispiel die Größe des Erwachsenen und die Hautfarbe. Auch die Umwelt spielt eine große Rolle bei der Entstehung von Krebs. 90 bis 95 % aller Krebserkrankungen haben keine identifizierte genetische Ursache und werden oft durch Mutagene in der Umwelt wie UV-Strahlung der Sonne oder giftige Chemikalien im Zigarettenrauch verursacht. Aber für Familien wie die von Rebecca kann die Kenntnis ihrer familiären Gesundheitsgeschichte und ihrer genetischen Ausstattung helfen, Krankheiten, die durch ihre genetische Vererbung verursacht werden, besser zu verhindern oder zu behandeln. Wenn eine Person weiß, dass sie ein Gen hat, das ihr Krebsrisiko erhöhen kann, kann sie ihren Lebensstil ändern, frühzeitige und häufigere Krebsvorsorgeuntersuchungen durchführen und sich sogar für präventive Operationen entscheiden, die dazu beitragen können, ihr Krebsrisiko zu verringern und ihr Krebsrisiko zu erhöhen Chancen auf ein langfristiges Überleben, wenn Krebs auftritt. Wenn Sie das nächste Mal zum Arzt gehen und er fragt, ob Mitglieder Ihrer Familie an Krebs erkrankt sind, werden Sie besser verstehen, warum diese Informationen für Ihre Gesundheit so wichtig sind.

Kapitelzusammenfassung

In diesem Kapitel haben Sie etwas über Genetik gelernt – die Wissenschaft der Vererbung. Konkret haben Sie Folgendes gelernt:

  • Chromosomen sind Strukturen aus DNA und Proteinen, die mit genetischen Anweisungen zur Herstellung von Proteinen kodiert sind. Die Anweisungen sind in Einheiten, die Gene genannt werden, organisiert, von denen die meisten Anweisungen für ein einzelnes Protein enthalten.
  • Der Mensch hat normalerweise 23 Chromosomenpaare. Davon sind 22 Paare Autosomen, die Gene für geschlechtsunabhängige Merkmale enthalten. Das andere Paar besteht aus Geschlechtschromosomen (XX bei Frauen, XY bei Männern). Nur das Y-Chromosom enthält Gene, die das Geschlecht bestimmen.
  • Der Mensch hat schätzungsweise 20.000 bis 22.000 Gene. Die Mehrheit der menschlichen Gene hat zwei oder mehr mögliche Versionen, die Allele genannt werden.
  • Mendel experimentierte mit der Vererbung von Merkmalen bei Erbsenpflanzen, die zwei verschiedene Formen mit mehreren sichtbaren Merkmalen aufweisen. Mendel kreuzte Erbsenpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen.
    • In Mendels ersten Experimenten kreuzte er Pflanzen, die sich nur in einem Merkmal unterschieden. Die Ergebnisse führten zu Mendels erstem Erbgesetz, dem sogenannten Segregationsgesetz. Dieses Gesetz besagt, dass es zwei Faktoren gibt, die ein bestimmtes Merkmal kontrollieren, von denen einer das andere dominiert, und diese Faktoren trennen sich und gehen auf verschiedene Gameten über, wenn sich ein Elternteil fortpflanzt.
    • In Mendels zweiter Versuchsreihe experimentierte er mit zwei Merkmalen gleichzeitig. Die Ergebnisse führten zu Mendels zweitem Vererbungsgesetz, dem sogenannten Gesetz der unabhängigen Sortierung. Dieses Gesetz besagt, dass die Faktoren, die verschiedene Merkmale steuern, unabhängig voneinander vererbt werden.
  • Mendels Vererbungsgesetze, die jetzt in Genen ausgedrückt werden, bilden die Grundlage der Genetik, der Wissenschaft der Vererbung. Mendel wird oft als Vater der Genetik bezeichnet.
  • Die Position eines Gens auf einem Chromosom ist sein Genort. Ein bestimmtes Gen kann verschiedene Versionen haben, die Allele genannt werden. Gepaarte Chromosomen des gleichen Typs werden homologe Chromosomen genannt und haben die gleichen Gene an den gleichen Loci.
  • Die Allele, die ein Individuum für ein bestimmtes Gen erbt, bilden den Genotyp des Individuums. Ein Organismus mit zwei gleichen Allelen wird als homozygot bezeichnet, und ein Individuum mit zwei verschiedenen Allelen wird als heterozygot bezeichnet.
  • Die Expression des Genotyps eines Organismus wird als Phänotyp bezeichnet. Ein dominantes Allel wird immer im Phänotyp exprimiert, auch wenn nur ein dominantes Allel vererbt wurde. Ein rezessives Allel wird im Phänotyp nur dann exprimiert, wenn zwei rezessive Allele vererbt wurden.
  • Bei der sexuellen Fortpflanzung produzieren zwei Elternteile Gameten, die sich im Prozess der Befruchtung zu einer einzelligen Zygote vereinigen. Gameten sind haploide Zellen mit nur einem von jedem homologen Chromosomenpaar, und die Zygote ist eine diploide Zelle mit zwei von jedem Chromosomenpaar.
  • Mendelsche Vererbung bezieht sich auf die Vererbung von Merkmalen, die von einem einzelnen Gen mit zwei Allelen kontrolliert werden, von denen eines gegenüber dem anderen vollständig dominant sein kann. Das Vererbungsmuster der Mendelschen Merkmale hängt davon ab, ob die Merkmale von Genen auf Autosomen oder von Genen auf Geschlechtschromosomen gesteuert werden.
    • Beispiele für menschliche autosomale Mendelsche Merkmale umfassen Grübchen und Ohrläppchenanheftung. Beispiele für menschliche X-chromosomale Merkmale umfassen Rot-Grün-Farbblindheit und Hämophilie.
  • Zwei Werkzeuge zum Studium der Vererbung sind Stammbäume und Punnett-Quadrate. Ein Stammbaum ist ein Diagramm, das zeigt, wie ein Merkmal von Generation zu Generation weitergegeben wird. Ein Punnett-Quadrat ist ein Diagramm, das die erwarteten Verhältnisse möglicher Genotypen bei den Nachkommen zweier Elternteile zeigt.
  • Nicht-Mendelsche Vererbung bezieht sich auf die Vererbung von Merkmalen, die eine komplexere genetische Grundlage haben als ein Gen mit zwei Allelen und vollständiger Dominanz.
    • Mehrere Allelmerkmale werden von einem einzigen Gen mit mehr als zwei Allelen gesteuert. Ein Beispiel für ein menschliches multiples Allelmerkmal ist die ABO-Blutgruppe.
    • Kodominanz tritt auf, wenn zwei Allele für ein Gen gleich im Phänotyp von Heterozygoten exprimiert werden. Ein menschliches Beispiel für Kodominanz tritt bei der Blutgruppe AB auf, bei der das IEIN und ichB Allele sind kodominant.
    • Unvollständige Dominanz ist der Fall, in dem das dominante Allel für ein Gen nicht vollständig dominant gegenüber einem rezessiven Allel ist, so dass ein intermediärer Phänotyp bei Heterozygoten auftritt, die beide Allele erben. Ein menschliches Beispiel für unvollständige Dominanz ist die Tay-Sachs-Krankheit, bei der Heterozygote halb so viel funktionelle Enzyme produzieren wie normale Homozygoten.
    • Polygene Merkmale werden von mehr als einem Gen kontrolliert, von denen jedes einen geringen additiven Einfluss auf den Phänotyp hat. Dies führt zu einem Kontinuum von Phänotypen. Beispiele für menschliche polygene Merkmale sind Hautfarbe und Erwachsenengröße. Viele dieser und andere Arten von Merkmalen werden sowohl von der Umwelt als auch von den Genen beeinflusst.
    • Pleiotropie bezieht sich auf die Situation, in der ein Gen mehr als ein phänotypisches Merkmal beeinflusst. Ein menschliches Beispiel für Pleiotropie tritt bei der Sichelzellenanämie auf, die mehrere Auswirkungen auf den Körper hat.
    • Epistase ist, wenn ein Gen die Expression anderer Gene beeinflusst. Ein Beispiel für Epistase ist Albinismus, bei dem die Albinismus-Mutation die Expression von Hautfarbengenen negiert.
  • Genetische Störungen sind Krankheiten, Syndrome oder andere abnorme Zustände, die durch Mutationen in einem oder mehreren Genen oder durch Chromosomenveränderungen verursacht werden.
    • Beispiele für genetische Störungen, die durch Einzelgenmutationen verursacht werden, sind das Marfan-Syndrom (autosomal-dominant), Sichelzellenanämie (autosomal-rezessiv), Vitamin-D-resistente Rachitis (X-chromosomal-dominant) und Hämophilie A (X-chromosomal-rezessiv). Nur sehr wenige genetische Störungen werden durch dominante Mutationen verursacht, da diese Allele mit geringerer Wahrscheinlichkeit an nachfolgende Generationen weitergegeben werden.
    • Nondisjunction ist das Versagen von replizierten Chromosomen, sich während der Meiose richtig zu trennen. Dies kann zu genetischen Störungen führen, die durch eine abnormale Anzahl von Chromosomen verursacht werden. Ein Beispiel ist das Down-Syndrom, bei dem das Individuum eine zusätzliche Kopie von Chromosom 21 erbt. Die meisten Chromosomenstörungen betreffen das X-Chromosom. Ein Beispiel ist das Klinefelter-Syndrom (XXY, XXXY).
    • Pränatale Gentests, zum Beispiel durch Amniozentese, können Chromosomenveränderungen erkennen in utero. Die Symptome einiger genetischer Störungen können behandelt oder verhindert werden. Beispielsweise können Symptome einer Phenylketonurie (PKU) durch eine lebenslange phenylalaninarme Ernährung verhindert werden.
    • Heilungen für genetische Störungen stehen noch am Anfang der Entwicklung. Ein mögliches Heilmittel ist die Gentherapie, bei der normale Gene von einem Vektor wie einem Virus in Zellen eingebracht werden, um mutierte Gene zu kompensieren.

Zusammenfassung des Kapitels

  1. Welcher Satz ist richtig?
    1. Auf homologen Chromosomen befinden sich verschiedene Allele desselben Gens am selben Locus.
    2. Verschiedene Allele desselben Gens befinden sich an verschiedenen Loci auf homologen Chromosomen.
    3. Auf homologen Chromosomen befinden sich verschiedene Gene derselben Allele am selben Locus.
    4. Verschiedene Allele desselben Gens befinden sich an verschiedenen Loci auf demselben Chromosom.
  2. Eine Person hat eine hypothetische Aa Genotyp. Beantworten Sie die folgenden Fragen zu diesem Genotyp.
    1. Was tun? EIN und ein vertreten?
    2. Wenn die Person nur den Phänotyp ausdrückt, der mit EIN, ist dies ein Beispiel für vollständige Dominanz, Kodominanz oder unvollständige Dominanz? Erkläre deine Antwort. Beschreiben Sie auch, was die beobachteten Phänotypen wären, wenn es sich um eine der beiden falschen Antworten handeln würde.
  3. Erklären Sie, wie eine Mutation, die bei einem Elternteil auftritt, zu einer genetischen Störung bei ihrem Kind führen kann. Stellen Sie sicher, dass Sie angeben, welcher Zelltyp oder welche Zellen im Elternteil betroffen sein müssen, damit dies geschieht.
  4. Wie nennt man ein Allel, das nicht in einem Heterozygoten exprimiert wird?
  5. Richtig oder falsch. Das Geschlecht wird durch ein Gen auf einem Autosom bestimmt.
  6. Richtig oder falsch. Bei der sexuellen Fortpflanzung sind Eltern und Nachkommen nie identisch.
  7. Richtig oder falsch. Beim Menschen hat ein Gamet 23 Chromosomen.
  8. Richtig oder falsch. Die Expression des Phänotyps eines Organismus erzeugt seinen Genotyp.
  9. Richtig oder falsch. Es ist sehr wahrscheinlich, dass ein Gen mehr als zwei Allele hat.
  10. Das Mendelsche Gesetz des unabhängigen Sortiments besagt, dass
    1. zwei Faktoren der gleichen Eigenschaft trennen sich in verschiedene Gameten.
    2. Es gibt dominante und rezessive Faktoren.
    3. Faktoren, die verschiedene Merkmale steuern, werden unabhängig voneinander vererbt.
    4. Es gibt zwei Faktoren, die die Vererbung steuern.
  11. Verknüpfte Gene:
    1. befinden sich auf homologen Chromosomen.
    2. liegen auf dem gleichen Chromosom.
    3. befinden sich auf benachbarten Chromosomen.
    4. befinden sich auf nicht-homologen Chromosomen.
  12. Eine Frau hat Rot-Grün-Farbblindheit, die ein X-chromosomal-rezessives Merkmal ist. Ihr Mann hat keine Rot-Grün-Blindheit. Welche der folgenden ist korrekt?
    1. Die Hälfte ihrer Töchter wird eine Rot-Grün-Blindheit haben.
    2. Alle ihre Töchter haben eine Rot-Grün-Blindheit.
    3. Alle ihre Söhne haben eine Rot-Grün-Blindheit.
    4. Alle ihre Kinder haben eine Rot-Grün-Blindheit.
  13. Welche der folgenden Aussagen ist ein Beispiel für die Mendelsche Vererbung?
    1. Ein Merkmal mit drei Allelen
    2. Ein Merkmal, das von zwei Genen gesteuert wird
    3. Ein Merkmal, das von einem einzigen Gen mit einem dominanten und einem rezessiven Allel kontrolliert wird
    4. Ein Merkmal mit zwei Allelen, die beide gleichermaßen im Phänotyp exprimiert werden

Markt für Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen, 2016-2030

Krebs ist eine äußerst komplexe Krankheit und die medizinische Wissenschaft versucht immer noch, die zahlreichen Faktoren zu verstehen, die für seine Entstehung, Ausbreitung, Ausbreitung (Metastasierung) und Rückfall verantwortlich sind. Im Jahr 2016 wurden allein in den USA schätzungsweise 1,7 Millionen neue Krebsfälle gemeldet. Darüber hinaus wird, wie von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) prognostiziert, die jährliche Krebsinzidenz weltweit bis 2035 voraussichtlich auf 24 Millionen ansteigen. Derzeit besteht ein enormer ungedeckter Bedarf an fortschrittlichen und effizienten Behandlungsverfahren gegen Krebs. Standardansätze, die derzeit zur Behandlung von Krebs eingesetzt werden, umfassen Chirurgie, Strahlentherapie und Chemotherapie. Obwohl alle drei Ansätze als aktueller Behandlungsstandard in der Krebsbehandlung anerkannt sind, sind mit diesen Methoden einige Risiken und Nachteile verbunden.

Viele Pharmaunternehmen arbeiten daran, diese Behandlungsmethoden zu verbessern und neue Krebstherapien zu entwickeln. Einer der aktuellen Schwerpunkte ist die Immuntherapie, bei der das körpereigene Immunsystem oder dessen Bestandteile zur Bekämpfung von Krebs eingesetzt werden. Bisher haben sich Antikörper-basierte Therapeutika, einschließlich monoklonaler Antikörper (mAbs), bispezifischer Antikörper (bsAbs) und Antikörper-Wirkstoff-Konjugate (ADCs), als zielgerichtete Krebstherapien bewährt. Abgesehen von Antikörper-basierten Therapien gibt es andere Klassen von Immuntherapeutika, die entwickelt wurden/werden, um Krebs zu behandeln und zu behandeln, darunter Immun-Checkpoint-Inhibitoren (ICIs), therapeutische Krebsimpfstoffe und andere ganzzellbasierte Therapien.

Die USFDA hat Impfstoffe zur Krebsprävention (Hepatitis-B-Impfstoff (HBV) und Human-Papillomavirus (HPV)-Impfstoff) zugelassen, die eine Infektion mit krebserregenden Viren verhindern. Gardasil®, Gardasil 9® und Cervarix® sind zur Vorbeugung von HPV-verursachten Krebserkrankungen zugelassen, während Engerix-B®, Recombivax HB®, Twinrix® und Pediarix® zur Vorbeugung einer chronischen HBV-Infektion zugelassen sind. Obwohl präventive Impfstoffe mehrere Vorteile bieten, kann die Tatsache, dass Viren die meisten Krebsarten nicht verursachen, nicht übersehen werden. Daher entwickeln mehrere Unternehmen therapeutische Impfstoffe, die auf bestimmte Krebsarten abzielen.

Derzeit sind drei therapeutische Krebsimpfstoffe in verschiedenen Regionen kommerziell erhältlich, nämlich PROVENGE® (USA), CreaVax-RCC® (Südkorea) und TAPCells® (Chile). Trotz des begrenzten Erfolgs von PROVENGE®, dem ersten vermarkteten Impfstoff gegen dendritische Zellen, sind mehrere Interessengruppen aktiv an der Entwicklung von Impfstoffen auf Basis dendritischer Zellen und Tumorzellen beteiligt.

UMFANG DES BERICHTS
Der Markt für Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen, 2016-2030, bietet eine umfassende Analyse der aktuellen Marktlandschaft und der Zukunftsaussichten der wachsenden Pipeline von Produkten im therapeutischen Impfstoffsegment der Immunonkologie. Derzeit gibt es fünf Arten solcher Impfstoffe, nämlich dendritische Zell-Impfstoffe, Tumorzell-Impfstoffe, Antigen/Peptid-Impfstoffe, DNA-Impfstoffe und anti-idiotypische Impfstoffe. Dieser Bericht konzentriert sich auf die jüngsten Entwicklungen und das zukünftige Potenzial von Impfstoffen mit dendritischen Zellen (Impfstoffe mit dendritischen Zellen) und Tumorzell-Impfstoffen (Impfstoffe mit Tumorzellen). Aufgrund der bestehenden ungedeckten Nachfrage nach sicheren und wirksamen Krebstherapien und angesichts der angeborenen Vorteile von Immuntherapien glauben wir, dass Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen sowohl für Therapieentwickler als auch für Investoren lukrative Möglichkeiten bieten.

Im Rahmen unserer Studie haben wir eine Vielzahl von Impfstoffen gegen dendritische Zellen und Tumorzellen in verschiedenen Entwicklungsstadien identifiziert. Mehr als 75 % dieser Produktkandidaten befinden sich derzeit in der klinischen Entwicklungsphase. Mit einer reichen Entwicklungspipeline ist es diesem Segment des Immuntherapiemarktes gelungen, das Interesse mehrerer strategischer Investoren und Risikokapitalfirmen zu wecken. Bei unserer Recherche haben wir festgestellt, dass in den letzten fünf Jahren bereits über 1,5 Milliarden US-Dollar in diesen Bereich investiert wurden.Aufgrund der bestehenden ungedeckten Nachfrage nach sicheren und wirksamen Krebstherapien und angesichts der angeborenen Vorteile von Immuntherapien glauben wir, dass Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen sowohl für Therapieentwickler als auch für Investoren lukrative Möglichkeiten bieten.

Eines der Hauptziele des Berichts war es, die primären Wachstumstreiber zu verstehen und die zukünftige Größe des Marktes abzuschätzen. Dazu haben wir folgende Parameter berücksichtigt:
Die Pipeline von Impfstoffen gegen dendritische Zellen und Tumorzellen, einschließlich vermarkteter, klinischer und präklinischer Therapien, in Bezug auf Entwicklungsphase, Hauptakteure, Spendertyp und Zielindikationen.
Die bestehenden und neu entstehenden Technologieplattformen, die für die Entwicklung innovativer Varianten von Krebsimpfstoffen verwendet werden.
Die Partnerschaften, die in der jüngsten Vergangenheit stattgefunden haben, umfassen Kooperationen in klinischen Studien, Forschungskooperationen, Fertigungs- und Dienstleistungsvereinbarungen, Lizenzvereinbarungen speziell für Technologieplattformen und Vereinbarungen im Zusammenhang mit der gemeinsamen Entwicklung und Vermarktung vielversprechender Kandidaten.
Verschiedene Investitionen und Zuschüsse, die von Unternehmen mit Schwerpunkt in diesem Bereich erhalten wurden, einschließlich Kapital aus Börsengängen und nachfolgenden Angeboten.
Die Leistung konkurrierender Medikamentenklassen, komplexe Herstellungsprozesse, chargenweise Variabilität und andere inhärente Bedrohungen für das kurz- und langfristige Wachstum des Marktes.

Der Bericht bietet umfassende Profile, in denen die Entwicklungsgeschichte, Details klinischer Studien und wichtige klinische Ergebnisse sowie die zukünftigen Marktchancen für vermarktete und späte (Phase-III)-Kandidaten hervorgehoben werden. Diese Möglichkeit ist mit den Zielkundensegmenten, der wahrscheinlichen Akzeptanzrate und den erwarteten Preisen verknüpft. Wir haben die Marktgröße kurz-, mittel- und langfristig für den Zeitraum zwischen 2016 und 2030 geschätzt. Das Basisjahr für den Bericht ist 2016. Um den Unsicherheiten im Zusammenhang mit der Entwicklung neuartiger Therapeutika Rechnung zu tragen Klassen und um unser Modell robuster zu machen, haben wir drei Prognoseszenarien bereitgestellt, die den konservativen, den Basis- und den optimistischen Kurs der Marktentwicklung darstellen.

BEISPIEL-HIGHLIGHTS
1. Über 60 Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen befinden sich derzeit in klinischen/präklinischen Entwicklungsstadien 70 % der Pipeline bestehen aus Impfstoffen gegen dendritische Zellen.
2. 86 % der Pipeline-Therapien werden als Behandlungsoptionen für solide Tumore, einschließlich Lungenkrebs, Glioblastom, Prostatakrebs und Melanom, entwickelt. Tatsächlich sind zwei der drei vermarkteten Impfstoffe für dendritische Zellen, PROVENGE® und TAPCells® (Chile), zur Behandlung von Prostatakrebs zugelassen. Darüber hinaus wird ein dendritischer Zellimpfstoff als erste zielgerichtete Therapie zur Behandlung von Glioblastoma multiforme, der häufigsten und aggressivsten Form von Hirntumoren mit schlechten Überlebensraten, entwickelt.
3. Die Innovation in diesem aufstrebenden Bereich wird hauptsächlich von kleineren Unternehmen, insbesondere Start-ups, vorangetrieben. Bemerkenswerte Beispiele für kleine Firmen und Start-ups sind (in alphabetischer Reihenfolge) Asterias Biotherapeutics, AVAX Technologies, DCPrime, Gradalis, Heat Biologics, ImmunoCellular Therapeutics, Immunicum, MolecuVax, Northwest Biotherapeutics, PDC*line Pharma, Pique Therapeutics, Regeneus, Tessa Therapeutics , Vaccinogen und XEME Biopharma. Diese Unternehmen haben Technologieplattformen entwickelt, die die Wirksamkeit therapeutischer Impfstoffe verbessern. Beispiele einiger neuartiger Technologieplattformen umfassen (in alphabetischer Reihenfolge) AGGREGON™, DCOne®, ImPACT und Vigil®.
4. Mehrere strategische Investoren und Risikokapitalgeber haben das Potenzial dieses Bereichs stark unterstützt. In den letzten Jahren haben wir über 125 Finanzierungsfälle identifiziert. Die Gesamtinvestitionssumme betrug davon knapp 2,0 Mrd. USD, davon allein 1,5 Mrd. USD in den letzten fünf Jahren.
5. In den letzten Jahren wurden zwischen den Interessengruppen mehrere Vereinbarungen getroffen. Wir haben über 100 Partnerschaften erfasst, die in Produktentwicklungs- / Kommerzialisierungsvereinbarungen, Herstellungs- / Liefervereinbarungen, Dienstleistungsvereinbarungen, Technologieerwerb / -lizenzierung, klinische Studienzusammenarbeit, Forschungszusammenarbeit und andere unterteilt sind. Davon machen Kooperationen in klinischen Studien und Technologieakquisition/-lizenzierung zusammen fast 50 % des Anteils aus.
6. Prominente akademische Akteure, darunter (in alphabetischer Reihenfolge) das Dana-Farber Cancer Institute, King's College London, Mary Crowley Research Cancer Center, MD Anderson Cancer Center, University of Chile und University of Pennsylvania, sind Forschungskooperationen mit der Industrie eingegangen Akteure, um weitere Forschung zur Verbesserung bestehender Therapien und zur Entwicklung neuartiger Technologien zu betreiben.
7. Insgesamt wird erwartet, dass der Markt für dendritische Zell- und Tumorzellkrebsimpfstoffe bis 2030 mit einer gesunden jährlichen Wachstumsrate von 20,7 % wachsen wird. Dendritische Zellimpfstoffe werden wahrscheinlich in naher Zukunft die größte Aufmerksamkeit auf sich ziehen. Nach 2020 erwarten wir, dass Tumorzellimpfstoffe aktiv zum Marktumsatz beitragen werden, der hauptsächlich durch die Zulassung von Vigil® getrieben wird.

FORSCHUNGSMETHODIK
Die meisten der in diesem Bericht präsentierten Daten wurden durch Sekundärforschung gesammelt. Für die meisten unserer Projekte führen wir auch Interviews mit Experten aus dem Bereich (Akademie, Industrie, Arztpraxis und andere Verbände), um ihre Meinung zu aufkommenden Markttrends einzuholen. Dies ist in erster Linie für uns nützlich, um uns eine eigene Meinung darüber zu bilden, wie sich der Markt über verschiedene Regionen und Wearable-Typen hinweg entwickeln wird. Soweit möglich, wurden die verfügbaren Daten aus mehreren Informationsquellen auf ihre Richtigkeit überprüft.

Zu den sekundären Informationsquellen gehören:
Jahresberichte
Investorenpräsentationen
SEC-Anmeldungen
Branchendatenbanken
Pressemitteilungen von Unternehmenswebsites
Regierungspolitische Dokumente
Meinungsberichte anderer Analysten

Während der Schwerpunkt auf der Marktprognose für die kommenden 14 Jahre lag, bietet der Bericht auch unsere unabhängige Sichtweise auf verschiedene technologische und nichtkommerzielle Trends, die sich in der Branche abzeichnen. Diese Meinung basiert ausschließlich auf unserem Wissen, unserer Forschung und unserem Verständnis des Marktes, das aus verschiedenen sekundären und primären Informationsquellen entwickelt wurde.

KAPITELÜBERSICHT
Kapitel 2 enthält eine Zusammenfassung des Berichts. Es bietet einen umfassenden Überblick über die mittel- bis langfristige Entwicklung des Marktes für Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen.

Kapitel 3 informiert über die weltweit steigende Belastung durch Krebs und die verschiedenen verfügbaren Therapieoptionen. Das Kapitel enthält auch eine Diskussion über das Aufkommen von Immuntherapien und ihre Vorteile gegenüber aktuellen Standardtherapien.

Kapitel 4 bietet eine Einführung in Krebsimpfstoffe, einschließlich Details zu ihrer Entwicklungsgeschichte, den jeweiligen Wirkmechanismen und den verschiedenen Herausforderungen, die mit ihrer Entwicklung und Herstellung verbunden sind. Darüber hinaus enthält das Kapitel einen kurzen Überblick über die verschiedenen Arten von Krebsimpfstoffen, die zur Behandlung verschiedener onkologischer Indikationen entwickelt werden. Es enthält auch eine umfassende Zusammenstellung der regulatorischen Richtlinien, die zur Überwachung, Verwaltung und Regulierung der Entwicklung von therapeutischen Krebsimpfstoffen erstellt wurden.

Kapitel 5 enthält eine detaillierte und umfassende Analyse der aktuellen Marktlandschaft von Impfstoffen gegen dendritische Zellen und Tumorzellen. Es enthält Informationen wie die Zielindikationen, die aktuelle Entwicklungsphase, die Art des Spenders und die Art der Impfstoffe zu den verschiedenen vermarkteten und in der Pipeline befindlichen Therapien.

Kapitel 6 enthält eine detaillierte Diskussion über Impfstoffe gegen dendritische Zellkrebs. Das Kapitel enthält detaillierte Profile der vermarkteten und Phase-III-Impfstoffe dieser Kategorie. Jedes Profil enthält eine kurze Diskussion über die Entwicklungsgeschichte der jeweiligen Therapie, ihren Wirkmechanismus, das Dosierungsschema, Informationen zu ihren klinischen Studien und wichtigen klinischen Erkenntnissen. Darüber hinaus enthalten die Profile Details über den Entwickler, einschließlich Finanzinformationen, bestehendes geistiges Eigentum, aktuelles Produktportfolio und Fertigungskapazitäten.

Kapitel 7 enthält eine detaillierte Diskussion über Impfstoffe gegen Tumorzellkrebs. Ähnlich wie Kapitel 6 enthält das Kapitel auch umfassende Profile der Phase-III-Tumorzellkrebs-Impfstoffe. Jedes Profil umfasst Informationen wie die Entwicklungsgeschichte einer bestimmten Therapie, ihren Wirkmechanismus, das Dosierungsschema, Informationen zu klinischen Studien und wichtigen klinischen Ergebnissen. Darüber hinaus bietet es auch Informationen über den Entwickler, einschließlich Details zu Finanzdaten, bestehendem geistigem Eigentum, Produktportfolio und Produktionsstätten. Darüber hinaus besteht dieses Kapitel aus einer Fallstudie zu NewLink Genetics und seinem Produktportfolio auf Basis der HyperAcute®-Technologie.

Kapitel 8 enthält eine detaillierte Diskussion der verschiedenen Technologieplattformen, die derzeit für die Entwicklung von Impfstoffen gegen dendritische Zellen und Tumorzellen verwendet werden.

Kapitel 9 enthält eine detaillierte Untersuchung der in diesem Bereich getätigten Investitionen. Die in diesem Kapitel erfassten Finanzierungsinstanzen umfassen Risikokapitalfinanzierungen, öffentliche Angebote, Zuschüsse und andere Formen der Eigen-/Fremdfinanzierung. Die Analyse unterstreicht das wachsende Interesse der VC-Community und anderer strategischer Investoren an diesem Segment des Immuntherapiemarktes.

Kapitel 10 enthält eine umfassende Analyse der Kooperationen und Partnerschaften, die zwischen den Akteuren auf diesem Markt geschlossen wurden. In diesem Kapitel haben wir die verschiedenen Arten von Partnerschaftsmodellen erörtert, die von den Akteuren in diesem Bereich verwendet werden. Wir haben auch die Deals / Vereinbarungen, auf die wir während unserer Recherche gestoßen sind, basierend auf den oben genannten Modellen kategorisiert und die Entwicklung von Partnerschaften im Laufe der Zeit überprüft.

Kapitel 11 enthält eine detaillierte Marktprognose für Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellkrebs und eine Diskussion der gesamten finanziellen Möglichkeiten, die in diesem Bereich bestehen. Es enthält zukünftige Absatzprognosen für Moleküle in fortgeschrittenen Entwicklungsstadien. Diese Prognosen berücksichtigten die Zielpatientenpopulation, die Existenz konkurrierender Medikamente oder Medikamentenklassen, die wahrscheinliche Adoptionsrate und den erwarteten Preis jeder einzelnen Therapie.

Kapitel 12 enthält eine Zusammenfassung des Gesamtberichts. In diesem Kapitel präsentieren wir eine Liste der wichtigsten Erkenntnisse aus dem Bericht und unsere unabhängige Meinung zu Art und Potenzial des Marktes für Krebsimpfstoffe. Die in diesem Kapitel präsentierten Erkenntnisse basieren auf den in den vorangegangenen Kapiteln beschriebenen Recherchen und Analysen.

Kapitel 13 enthält eine Sammlung von Interviewtranskripten von Diskussionen, die mit einigen der wichtigsten Akteure der Branche geführt wurden.

Die Kapitel 14 und 15 sind Anhänge, die tabellarische Daten bzw. eine Liste der im Bericht erwähnten Unternehmen enthalten.

LISTE DER UNTERNEHMEN UND ORGANISATIONEN

Die folgenden Unternehmen und Organisationen wurden in der Studie erwähnt.
1. Abramson-Krebszentrum
2. Beschleunigung
3. Akkordforschung
4. Activartis Biotech
5. Adaptive Biotechnologien
6. Aduro-Biotechnologie
7. Alliance Foundation Trials (AFT)
8. Amerikanisches internationales Radio
9. Gesellschaft des Amerikanischen Roten Kreuzes
10. Ames-Samenkapital
11. Amphera
12. Aptiv-Lösungen
13. Argos Therapeutics
14. Artwell Biotech
15. Streben Sie nach Kapital
16. Vermögensverwaltungsunternehmen
17. Asterias-Biotherapeutika
18. Aurora BioPharma
19. Aurora-Fonds
20. AVAX-Technologien
21. Bar Elan Universität von Israel
22. Grundlegende Pharmazie
23. Baylor College of Medicine (BCM)
24. Beijing Tricision Biotherapeutics
25. Benitec Biopharma
26. Beth Israel Diakonissen medizinisches Zentrum
27. BioLife-Lösungen
28. Biomira
29. BioSante Arzneimittel
30. BioZeit
31. BioTime-Akquisition
32. Brightline Ventures
33. Bristol-Myers Squibb
34. Bundang CHA Allgemeines Krankenhaus
35. Caisse de dépôt et Placement du Québec
36. Caladrius BioSciences
37. Kaliber-Biotherapeutika
38. Kalifornisches Institut für Regenerative Medizin (CIRM)
39. California Institute of Technology
40. Kanadisches Hirntumor-Konsortium (CBTC)
41. Krebsforschungstechnologie (CRT)
42. KREBSFORSCHUNG UK
43. Krebsbehandlungszentren von Amerika (CTCA)
44. Kaskadische Therapeutika
45. Cedars-Sinai Medical Center
46. ​​Zelltherapie-Katapult
47. Celldex-Therapeutika
48. Cellin-Technologien
49. CELLMED-Forschung
50. Champions Biotechnologie
51. Karls-Universität
52. Chicagoland-Investoren
53. Chiltern International
54. China BioPharma Capital I
55. Chongqing Lummy Pharmaceutical
56. CiMaas
57. City of Hope umfassendes Krebszentrum
58. Klinik weltweit
59. Clough Capital Partners
60. Verwandte Bioservices
61. CORFO
62. CruCell
63. KryoPort
64. CyTuVax
65. Dana Farber Krebszentrum
66. DanDrit Biotech
67. Donauspital Wien
68. DCPrime
69. Delta-Vir
70. Dendreon Corporation
71. Verteidigungsministerium (CDMRP)
72. Institut für Immunologie der 2. Medizinischen Fakultät der Karlsuniversität
73. Dong-A ST
74. Universität Drexel
75. Duke University
76. Niederländisches Ministerium für Gesundheit, Wohlfahrt und Sport
77. Universitätsklinik Ehime
78. Elios Therapeutics
79. Kaiser-Franz-Josef-Krankenhaus Wien
80. ES Cell International Pte
81. Europäische Arzneimittel-Agentur (EMA)
82. Europäische Organisation für Krebsforschung und -behandlung (EORTC)
83. Landeskrankenhaus Feldkirch
84. Ferrer International
85. FONNDEF
86. Forbion Capital
87. Kapitalverwaltung vor Ort
88. Franklin-Berater
89. Fraunhofer-Institut für Zelltherapie und Immunologie
90. FUJIFILM Diosynth Biotechnologies
91. Genentech
92. Geron Corporation
93. GISCAD Foundation
94. Gradalis
95. Green Cross Corporation
96. GSK
97. Guangzhou Trinomab Biotech
98. Hakutokai Takao Krankenhaus
99. Wärmebiologika
100. Horizon Technology Finance Corporation
101. SYMBOL
102. Immatics Biotechnologies
103. Immunicum
104. Immunzellulare Therapeutika
105. Immuntherapie von Krebs (ITOC)
106. Innovationsagentur
107. Medizinische Universität Innsbruck
108. Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen (IQWiG)
109. Institut für Anorganische Chemie und Institut für Polymerchemie
110. Intersüd-Partner
111. Intracel Corporation
112. Invetech
113. Iowa Economic Development Authority (IEDA)
114. Iowa State University Research Park Corporation (ISURP)
115. Janssen Pharmaceuticals
116. Janus Capital Management
117. Jennison Associates
118. Medizinische Fakultät der Jikei-Universität
119. Johannes Kepler Universität Linz
120. Johns Hopkins Universität (JHU)
121. Johnson & Johnson Development Corporation (JJDC)
122. JW CreaGene
123. Universitätskrankenhaus Karolinska
124. King's College Hospital
125. Pharmazeutische Abteilung der Kirin-Brauerei
126. Kiromic
127. Krankenhaus des Kitasato-Instituts
128. Kyowa Hakko Kirin
129. Laboratorium Pablo Cassara
130. Führungskräfte in der Onkologieversorgung (LOC)
131. Hauptstadt von Lumira
132. Medizinisches Zentrum der Universität Maastricht
133. Mary Crowley Krebsforschungszentrum
134. Masarik-Universität Brünn
135. Massachusetts Biotechnology Council (MassBio)
136. Maxim-Gruppe
137. Mayo-Klinik
138. MD Anderson Cancer Center
139. Medizinische Gesellschaft Hakutokai
140. Medizinische Gesellschaft Isokai
141. Medizinische Fakultät der Karlsuniversität
142. Medizinische Universität Graz
143. Medizinische Hochschule Hannover
144. Medizinische Universität Wien
145. Medigene Immuntherapien
146. Medinet
147. Merck
148. Merix Bioscience
149. Mittlerer Westen Melanom-Partnerschaft (MMP)
150. Hauptstadt von Mizuho
151. MNX Global Logistics
152. MolecuVax
153. Gruppe am Morgen
154. Morningside Ventures
155. Nationales Krebsinstitut
156. Nationales Zentrum für globale Gesundheit und Medizin
157. Nationales Zentrum für globale Gesundheit und Medizin
158. Nationaler Gesundheitsdienst (NHS)
159. Nationales Institut für Exzellenz im Gesundheitswesen und Pflege (NICE)
160. Nationale Gesundheitsinstitute (NIH)
161. Nationale Universitätsgesellschaft Kyushu Universität
162. Nationale Universität von Singapur (NUS)
163. NeoStamm
164. Neovii Biotech
165. NewLink Genetics
166. Nordwest-Biotherapeutika
167. Novartis
168. NovaRx Corporation
169. Novella Clinical
170. Onkobiomed
171. OncoSec Medical
172. Oncothyreon
173. OrbiMed
174. Oxford Finanzen
175. Pan Am Krebsbehandlungszentrum
176. Paul-Ehrlich-Institut (PEI)
177. PDC*line Pharma
178. PerImmun
179. Pfizer
180. PharmaCell
181. Pharmacenter Ungarn
182. Pharmstandard International
183. Piemont Angel Network
184. Pique Therapeutics
185. PPF-Gruppe
186. Prima BioMed
187. Vorläuferzelltherapie (PCT)
188. ProImmun
189. ProImpfstoff
190. Reines MHC
191. Regeneus
192. Forschungszentrum für Molekulare Medizin der Österreichischen Akademie der Wissenschaften
193. RimAsia Capital Partners
194. Roche
195. Rockefeller-Universität
196. Krankenhaus Rudolfstiftung Wien
197. Sächsische Aufbaubank
198. Universitätskrankenhaus Sahlgrenska
199. Saint-Gobain
200. Landeskrankenhaus Salzburg
201. Sarah Cannon Research UK
202. Saronische Biotechnologie
203. Medizinische Fakultät der Keio Universität
204. Schottisches Arzneimittelkonsortium
205. SDS Capital
206. Shenzhen Hornetcorn Biotechnologie-Unternehmen
207. Significo-Forschung
208. SIGNIFIX
209. Socius Life Sciences Capital Group
210. SOTIO
211. Platz 1 Bank
212. St. Anna Kinderkrebsforschung
213. Stanford University
214. Staatliches Institut für Drogenkontrolle
215. Swissmedic
216. Sydys Corporation
217. TapImmun
218. Targepeutik
219. Technomark Life Sciences
220. Tella
221. Tessa Therapeutics
222. Die Immune Response Corporation
223. Das Investmentsyndikat (TIS)
224. Das Impfstoff- und Gentherapieinstitut von Florida (VGTI)
225. Theradex
226. Therapeutische Lösungen International
227. TheraTestlabors
228. TI Pharma
229. Tianyi Lummy International Holdings Group
230. Torrey Pines Institut für Molekulare Studien
231. TransCure BioServices
232. Trianta-Immuntherapien
233. TVAX Biomedical
234. TVM-Kapital
235. UCB
236. US-amerikanische Food and Drug Administration (USFDA)
237. Vereinigte Therapeutika
238. UniVax
239. Universitätskrankenhaus Motol von Prag
240. Universität von British Columbia
241. Universität von Chile
242. Universität von Maryland
243. Universität von Minnesota
244. Universität von Pennsylvania
245. Universität Pittsburgh
246. Universität von Südkalifornien
247. Universität von Texas
248. Medizinische Fakultät der Universität Zürich
249. Universität Uppsala
250. US-Patent- und Markenamt (USPTO)
251. Impfstoff
252. Valeant Pharmaceuticals
253. Van Herk-Gruppe
254. Västra Götalandsregionen
255. Wagner-Jauregg Linz
256. Wasatch Funds Trust
257. Wilmington Investors Network
258. Woodford Investment Management
259. WuXi AppTec
260. XEME Biopharma

1. VORWORT 1.1.Umfang des Berichts 1.2. Forschungsmethodik 1.3. Kapitelübersicht 2. ZUSAMMENFASSUNG 3. EINLEITUNG 3.1. Krebs: Ein Überblick 3.2. Aktuelle Statistiken und globale Krankheitslast 3.3. Die vier Säulen der Krebstherapie 3.4. Immuntherapie: Starkes Standbein gewinnen 3.5. Klassifizierung von Krebsimmuntherapien 3.5.1. Nach Wirkmechanismus 3.5.2. Nach Art des Ziels 3.5.3. Nach Ansatz 3.5.4. Nach Produktklassen 3.5.4.1. Therapeutische Antikörper 3.5.4.1.1. Monoklonale Antikörper 3.5.4.1.2. Bispezifische Antikörper 3.5.4.1.3. Antikörper-Wirkstoff-Konjugate 3.5.4.1.4. Technisch hergestellte Antikörper 3.5.4.2. Zytokine 3.5.4.3. Zellbasierte Therapien 3.5.4.4. Immun-Checkpoint-Inhibitoren 3.5.4.5. Krebsimpfstoffe 4. Krebsimpfstoffe 4.1. Impfstoffe: Ein Überblick 4.2. Krebsimpfstoffe: Ein Überblick 4.2.1. Krebsimpfstoffe: Entwicklungsgeschichte 4.2.2. Tumorvermeidung durch Immunüberwachung 4.2.3. Potenzielle Ziele 4.3. Arten von Krebsimpfstoffen 4.3.1. Klassifikation basierend auf der Art des Krebsimpfstoffs 4.3.1.1. Prophylaktische (präventive) Impfstoffe 4.3.1.2. Therapeutische (Behandlungs-)Impfstoffe 4.3.2. Klassifizierung nach Spendertyp 4.3.2.1. Autologe Krebsimpfstoffe 4.3.2.2. Allogene Krebsimpfstoffe 4.3.3. Klassifizierung nach Zusammensetzung 4.3.3.1. Antigen-Impfstoffe 4.3.3.2. Antiidiotypische Impfstoffe 4.3.3.3. DNA-Impfstoffe 4.3.3.4. Dendritische Zell-Impfstoffe 4.3.3.5. Tumorzell-Impfstoffe 4.4. Herausforderungen im Zusammenhang mit Krebsimpfstoffen 4.5. Regulatorische Richtlinien für therapeutische Krebsimpfstoffe 4.5.1. Überlegungen für alle drei klinischen Studienphasen 4.5.1.1. Auswahl der Patientenpopulation auf der Grundlage des Krankheitsbilds, der Tumorheterogenität und des Zielantigens 4.5.1.2. Überwachung der Immunantwort 4.5.1.3. Fortschreiten / Wiederauftreten der Krankheit nach Behandlung mit Krebsimpfstoffen 4.5.2. Überlegungen für frühe klinische Studien 4.5.2.1. Startdosis und Dosierungsplan 4.5.2.2. Dosiseskalation 4.5.2.3. Einarmige versus randomisierte Phase-II-Studien 4.5.3. Überlegungen zu klinischen Spätphasenstudien 4.5.3.1. Sicherheitsprofil aus klinischen Studien der frühen Phase 4.5.3.2. Endpunkte 4.5.3.3. Überlegenheit versus Nichtunterlegenheitsdesign 4.5.3.4. Auswahl der Kontrolle 4.5.3.5. Verzögerte Impfwirkung 4.5.3.6. Autologe Impfstoffversuche 4.5.4. Beschleunigte Zulassungsvorschriften 5. MARKTÜBERBLICK 5.1. Kapitelübersicht 5.2. Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen: eine robuste Pipeline 5.3. Pipeline-Analyse 5.3.1. Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Art des Krebsimpfstoffs 5.3.2. Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Entwicklungsphasen 5.3.3. Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Art der onkologischen Indikation 5.3.3.1. Krebsimpfstoffe: Verteilung nach hämatologischen Krebsarten 5.3.3.2. Krebsimpfstoffe: Verteilung nach nicht-hämatologischen Krebsarten 5.3.4. Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Spendertyp 6. DENDRITISCHE KREBSZELL-IMPFSTOFFE 6.1. Kapitelübersicht 6.2. Impfstoffe gegen dendritische Zellkrebs: Eine Einführung 6.3. Impfstoffe gegen dendritische Zellkrebs: Wirkmechanismus 6.4. Impfstoffe gegen dendritische Zellkrebs: Pipeline 6.5. Dendreon Corporation (eine Tochtergesellschaft von Valeant Pharmaceuticals) 6.5.1. Unternehmensüberblick 6.5.2. Finanzielle Leistung 6.5.3. Technologieüberblick 6.5.3.1. Antigen Delivery Cassette® Technologie 6.5.4. Patentportfolio 6.5.5. Produktionsstätten 6.5.6. Produktportfolio 6.5.6.1. PROVENGE® / Sipuleucel-T 6.5.6.1.1. Produktübersicht 6.5.6.1.2. Entwicklungsgeschichte 6.5.6.1.3. Dosierungsschema 6.5.6.1.4. Historische Verkäufe 6.5.6.1.5. Behandlungskosten und Erstattung 6.5.6.1.6. Aktueller Entwicklungsstand 6.5.6.1.7. Klinische Studien 6.5.6.1.8. Wichtige Ergebnisse klinischer Studien 6.6. JW CreaGene 6.6.1. Unternehmensüberblick 6.6.2. Technologieüberblick 6.6.2.1. Gleichstromtechnologie 6.6.3. Patentportfolio 6.6.4. Produktportfolio 6.6.4.1. CreaVax-RCC® 6.6.4.1.1. Produktübersicht 6.6.4.1.2. Dosierungsschema 6.6.4.1.3. Klinische Studien 6.6.4.2. CreaVax-HCC 6.6.4.2.1. Produktübersicht 6.6.4.2.2. Aktueller Entwicklungsstand 6.6.4.2.3. Klinische Studien 6.7. Oncobiomed 6.7.1. Unternehmensüberblick 6.7.2. Technologieüberblick 6.7.2.1. TAPCells®-Technologie 6.7.3. Patentportfolio 6.7.4. Produktportfolio 6.7.4.1. TAPCells® 6.7.4.1.1. Produktübersicht 6.7.4.1.2. Dosierungsschema 6.7.4.1.3. Klinische Studien 6.8. Argos Therapeutics 6.8.1. Unternehmensüberblick 6.8.2. Finanzielle Leistung 6.8.3. Technologieüberblick 6.8.3.1. Arcelis®-Technologie 6.8.4. Patentportfolio 6.8.5. Produktionsstätten 6.8.6. Produktportfolio 6.8.6.1. AGS-003 6.8.6.1.1. Produktübersicht 6.8.6.1.2. Entwicklungsgeschichte 6.8.6.1.3. Dosierungsschema 6.8.6.1.4. Aktueller Entwicklungsstand 6.8.6.1.5. Klinische Studien 6.8.6.1.6. Wichtige Ergebnisse aus klinischen Studien 6.9. Immunzellulare Therapeutika 6.9.1. Unternehmensüberblick 6.9.2. Finanzielle Leistung 6.9.3. Technologieüberblick 6.9.3.1. Dendritische Zellen (DC)-basierte Immuntherapie 6.9.3.2. Stamm-zu-T-Zell-Programm 6.9.4. Patentportfolio 6.9.5. Produktionsstätten 6.9.6. Produktportfolio 6.9.6.1. IKT-107 6.9.6.1.1. Produktübersicht 6.9.6.1.2. Entwicklungsgeschichte 6.9.6.1.3. Dosierungsschema 6.9.6.1.4. Aktueller Entwicklungsstand 6.9.6.1.5. Klinische Studien 6.9.6.1.6. Wichtige Ergebnisse aus klinischen Studien 6.10. Nordwest-Biotherapeutika 6.10.1. Unternehmensüberblick 6.10.2. Finanzielle Leistung 6.10.3. Technologieübersicht 6.10.3.1. DCVax®-Technologie 6.10.4. Patentportfolio 6.10.5. Produktionsstätten 6.10.6. Produktportfolio 6.10.6.1. DCVax®-L 6.10.6.1.1. Produktübersicht 6.10.6.1.2. Entwicklungsgeschichte 6.10.6.1.3. Dosierungsschema 6.10.6.1.4. Aktueller Entwicklungsstand 6.10.6.1.5. Klinische Studien 6.10.6.1.6. Wichtige Ergebnisse klinischer Studien 6.11. SOTIO (von PPF Group übernommen) 6.11.1. Unternehmensüberblick 6.11.2. Finanzielle Leistung 6.11.3. Technologieübersicht 6.11.3.1. Aktive zelluläre Immuntherapie Multiple Antigen-Präsentation 6.11.4. Patentportfolio 6.11.5. Produktionsstätten 6.11.6. Produktportfolio 6.11.6.1. DCVAC/PCa 6.11.6.1.1. Produktübersicht 6.11.6.1.2. Entwicklungsgeschichte 6.11.6.1.3. Dosierungsschema 6.11.6.1.4. Aktueller Entwicklungsstand 6.11.6.1.5. Klinische Studien 6.11.6.1.6. Klinische Schlüsselergebnisse 6.12. Impfstoffe gegen dendritische Zellkrebs: Schlüsselfaktoren und Hemmnisse 7. IMPFSTOFFE gegen TUMORZELLKREBS 7.1. Kapitelübersicht 7.2. Impfstoffe gegen Tumorzellkrebs: ein Überblick 7.3. Impfstoffe gegen Tumorzellkrebs: Wirkmechanismus 7.4. Impfstoffe gegen Tumorzellkrebs: Pipeline 7.5. Impfstoff 7.5.1. Unternehmensüberblick 7.5.2. Finanzielle Leistung 7.5.3. Technologieüberblick 7.5.3.1. OncoVAX® Technologieplattform 7.5.3.2. HuMabs 7.5.3.3. DiCAST 7.5.4. Patentportfolio 7.5.5. Produktionsstätten 7.5.6. Produktportfolio 7.5.6.1. OncoVAX® 7.5.6.1.1. Produktübersicht 7.5.6.1.2. Entwicklungsgeschichte 7.5.6.1.3. Produktionsprozess 7.5.6.1.4. Dosierungsschema 7.5.6.1.5. Aktueller Entwicklungsstand 7.5.6.1.6. Klinische Studien 7.5.6.1.7. Wichtige Ergebnisse klinischer Studien 7.6. Gradalis 7.6.1. Unternehmensüberblick 7.6.2. Technologieüberblick 7.6.2.1. Vigil®-Plattform 7.6.3. Patentportfolio 7.6.4. Produktportfolio 7.6.4.1. Vigil® 7.6.4.1.1. Produktübersicht 7.6.4.1.2. Entwicklungsgeschichte 7.6.4.1.3. Produktionsprozess 7.6.4.1.4. Dosierungsschema 7.6.4.1.5. Aktueller Entwicklungsstand 7.6.4.1.6. Klinische Studien 7.6.4.1.7. Wichtige Ergebnisse klinischer Studien 7.7. Fallstudie: Hyperakute zelluläre Immuntherapie 7.7.1. NewLink-Genetik 7.7.1.1. Unternehmensüberblick 7.7.1.2. Finanzielle Leistung 7.7.1.3. Technologieübersicht 7.7.1.3.1. HyperAcute® Zelluläre Immuntherapie 7.7.1.4. Patentportfolio 7.7.1.5. Produktionsstätten 7.7.1.6. Produktportfolio 7.7.1.6.1. Algenpantucel-L 7.7.1.6.2. Tergenpumatucel-L 7.8. Tumorzell-Impfstoffe: Treiber und Hemmnisse 8. SCHLÜSSELTECHNOLOGIEN 8.1. Kapitelübersicht 8.2. Asterias-Biotherapeutika 8.2.1. Unternehmensüberblick 8.2.2. Technologieplattformen 8.2.2.1. Zelltherapie-Plattform von Asterias 8.2.2.2. Pluripotente Stammzellplattform 8.2.3. Leitung 8.3. AVAX-Technologien 8.3.1. Unternehmensüberblick 8.3.2. Technologieplattformen 8.3.2.1. Autologe Zell (AC) Vaccine®-Technologie 8.3.3. Leitung 8.4. DCPrime 8.4.1. Unternehmensüberblick 8.4.2. Technologieplattformen 8.4.2.1. DCOne® 8.4.3. Leitung 8.5. Wärmebiologika 8.5.1. Unternehmensübersicht 8.5.2. Technologieplattformen 8.5.2.1. AUSWIRKUNGEN 8.5.2.2. KOMPAKT 8.5.3. Leitung 8.6. Immunikum 8.6.1. Unternehmensüberblick 8.6.2. Technologieplattformen 8.6.2.1. KOMBIG 8.6.2.1.1. INTUVAX® 8.6.2.1.2. SUBCUVAX® 8.6.3. Leitung 8.7. XEME Biopharma 8.7.1. Unternehmensüberblick 8.7.2. Technologieplattformen 8.7.2.1. AGGREGON™ 8.7.3. Pipeline 9. Wagniskapitalfinanzierung 9.1. Kapitelübersicht 9.2. Finanzierungsarten 9.3. Markt für Krebsimpfstoffe: Finanzierungsinstanzen 9.4. Markt für Krebsimpfstoffe: Steigendes Risikokapitalinteresse 9.5. Verteilung der Förderinstanzen nach Förderart 9.6. Führende Spieler: Verteilung nach Anzahl der Finanzierungsinstanzen 9.7. Krebsimpfstoffe: Analyse nach Investitionsart und Investitionsbetrag 10. PARTNERSCHAFTEN UND ZUSAMMENARBEIT 10.1. Kapitelübersicht 10.2. Partnerschaftsmodelle / Vereinbarungen 10.3. Krebsimpfstoffe: Liste der Partnerschaften 10.4. Krebsimpfstoffe: Wachsender Trend zu Partnerschaften 11. MARKTPROGNOSE 11.1. Kapitelübersicht 11.2. Geltungsbereich und Einschränkungen 11.3. Prognosemethodik 11.4. Gesamtmarkt für Krebsimpfstoffe, 2016 - 2030 11.4.1. Gesamtmarkt für Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Impfstofftyp 11.5. Individuelle Therapieprognose 11.5.1. PROVENGE® (Dendreon Corporation / Valeant Pharmaceuticals) 11.5.1.1. Zielpatientenpopulation 11.5.1.2. Absatzprognose 11.5.2. DCVax®-L / DCVax-Brain (Nordwest-Biotherapeutika) 11.5.2.1. Patientenzielgruppe 11.5.2.2. Absatzprognose 11.5.3. AGS-003 (Argos Therapeutics) 11.5.3.1. Patientenzielgruppe 11.5.3.2. Absatzprognose 11.5.4. DCVAC/PCa (SOTIO) 11.5.4.1. Zielpatientenpopulation 11.5.4.2. Absatzprognose 11.5.5. Vigil® (Gradalis) 11.5.5.1. Zielpatientenpopulation 11.5.5.2. Absatzprognose 11.5.6. AST-VAC1 / GRNVAC1 (Asterias-Biotherapeutika) 11.5.6.1. Zielpatientenpopulation 11.5.6.2. Absatzprognose 11.5.7. M-VAX (AVAX-Technologien) 11.5.7.1. Zielpatientenpopulation 11.5.7.2. Absatzprognose 11.5.8. ICT-107 (Immunzellulare Therapeutika) 11.5.8.1. Zielpatientenpopulation 11.5.8.2. Absatzprognose 11.5.9. OncoVAX® (Impfstoff) 11.5.9.1. Zielpatientenpopulation 11.5.9.2. Absatzprognose 11.5.10. MX-225 (Aurora Biopharma) 11.5.10.1. Zielpatientenpopulation 11.5.10.2. Verkaufsprognose 12. SCHLUSSFOLGERUNG 12.1. Eine robuste Pipeline, die von Impfstoffkandidaten aus dendritischen Zellen dominiert wird 12.2. Entwicklung allogener Standard-Impfstoffe zur Überwindung von Herstellungsherausforderungen im Zusammenhang mit personalisierten autologen Therapien 12.3. Ein aktives Marktsegment, das hauptsächlich von Start-ups und kleinen Unternehmen angetrieben wird 12.4. Breitspektrumtherapien, die sich derzeit hauptsächlich auf Lungenkrebs und Melanome konzentrieren 12.5. Innovative Technologieplattformen sind ein Schlüsselfaktor 12.6. Lukrative Zukunftschancen trotz des begrenzten Erfolgs der derzeit vermarkteten Therapien 13. INTERVIEW-TRANSKRIPTE 14. ANHANG: TABULIERTE DATEN 15. ANHANG: UNTERNEHMEN UND ORGANISATIONEN ABBILDUNGSVERZEICHNIS Abbildung 3.1 Weltweite Krebsinzidenz: Verteilung nach Krebsart Abbildung 3.2 Lungenkrebs: Geschätzte Neuerkrankungen im Jahr 2015 (in Tausend) Abbildung 3.3 Brustkrebs: Geschätzte Neuerkrankungen im Jahr 2015 (in Tausend) Abbildung 3.4 Dickdarmkrebs: Geschätzte Neuerkrankungen im Jahr 2015 (in Tausend) Abbildung 3.5 Die vier Säulen der Krebstherapie Abbildung 3.6 Unterschiede zwischen aktiver und passiver Immuntherapie Abbildung 3.7 Unterschiede zwischen spezifischer und unspezifischer Immuntherapie Abbildung 3.8 Komponenten von ADCs Abbildung 4.1 APC-T-Zell-Interaktion: Schicksal von T-Zellen Abbildung 4.2 Krebsimpfstoffe: Historische Meilensteine ​​Abbildung 4.3 Interaktion zwischen Tumorzellen und dem Immunsystem Abbildung 5.1 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Impfstofftyp Abbildung 5.2 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Entwicklungsphasen Abbildung 5.3 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Entwicklungsphasen (Vermarktung / PIII / PII / PI / präklinisch) Abbildung 5.4 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach therapeutischem Bereich Abbildung 5.5 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach hämatologischem Canc Abbildung 5.6 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach nicht-hämatologischen Krebsarten und Impfstofftyp Abbildung 5.7 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Spendertyp Abbildung 6.1 Stadien der Immunstimulation durch dendritische Zellen Abbildung 6.2 Dendreon Corporation: Umsatz, 2010-2013 (USD Millionen) Abbildung 6.3 PROVENGE: Historische Zeitachse Abbildung 6.4 PROVENGE: Historische Verkäufe, 2011-2015 (Mio. USD) Abbildung 6.5 Argos Therapeutics: Einnahmen, 2012-2016 (Millionen USD) Abbildung 6.6 Argos Therapeutics: Finanzierungsinstanzen Abbildung 6.7 AGS-003: Historie Zeitleiste Abbildung 6.8 Immunzellulare Therapeutika: Finanzierungsinstanzen (Mio. USD) Abbildung 6.9 DC-basierte Immuntherapeutika: Herstellungsprozess Abbildung 6.10 ICT-107: Historische Zeitleiste Abbildung 6.11 Northwest Biotherapeutics: Umsatz, 2011-2015 (USD Mio.) Abbildung 6.12 Northwest Biotherapeutics: Finanzierungsinstanzen (Mio. USD) Abbildung 6.13 DCVax-L: Historische Zeitachse Abbildung 6.14 PPF-Gruppe: Umsatz, 2011-2015 (Mrd. EUR) Abbildung 6.15 DCVAC/PCa: Historie ical Timeline Abbildung 6.16 Impfstoffe gegen dendritische Zellkrebs: Schlüsselfaktoren und Hemmnisse Abbildung 7.1 Vaccinogen: Finanzierungsinstanzen (in Mio. USD) Abbildung 7.2 OncoVAX: Historische Timeline Abbildung 7.3 OncoVAX: Produktionsprozess Abbildung 7.4 OncoVAX: Dosierungsschema Abbildung 7.5 Vigil: Historische Timeline Abbildung 7.6 NewLink Genetics: Revenues, 2012-2016 (USD Mio.) Abbildung 7.7 NewLink Genetics: Funding Instances (USD Mio.) Abbildung 7.8 Algenpantucel-L: Historische Zeitleiste Abbildung 7.9 Tumorzellkrebs-Impfstoffe: Schlüsselfaktoren und Einschränkungen Abbildung 8.1 DCOne: Wesentliche Schritte Abbildung 8.2 AGGREON: Vorgeschlagener Aktionsmechanismus Abbildung 9.1 Kumulative Finanzierungsinstanzen, vor 2009-2016 Abbildung 9.2 Kumulativer Finanzierungsbetrag, vor 2009-2016 (in Mio. USD) Abbildung 9.3 Finanzierungsinstanzen: Verteilung nach Typ, vor 2009-2016 Abbildung 9.4 Finanzierungsinstanzen : Verteilung nach Gesamtinvestitionsbetrag, vor 2009-2016 (in Mio. USD) Abbildung 9.5 Führende Akteure: Verteilung nach Anzahl der Finanzierungsinstanzen Abbildung 9.6 Finanzierungsinstanzen s: Verteilung nach investiertem Betrag nach Art der Finanzierung (in Mio. USD) Abbildung 10.1 Krebsimpfstoffe: Kumulativer Trend der Partnerschaften (vor 2010-2016) Abbildung 10.2 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Art der Partnerschaft Abbildung 10.3 Krebsimpfstoffe: Führende Akteure nach Partnerschaften Abbildung 11.1 Gesamtmarkt für Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen (in Mio. USD), 2016-2030 Abbildung 11.2 Gesamtmarkt für Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen: Verteilung nach Art des Impfstoffs gegen Krebs (in Mio. USD), 2016-2030 und Tumorzellkrebs-Impfstoffmarkt: 2020, 2025 & 2030 (Basisszenario) Abbildung 11.4 PROVENGE-Umsatzprognose, 2016-2030: Basisszenario (in Mio. USD) Abbildung 11.5 DCVax-L-Verkaufsprognose, 2017-2030: Basisszenario (in Mio. USD) Abbildung 11.6 AGS-003 Verkaufsprognose, 2018-2030: Basisszenario (in Mio. USD) Abbildung 11.7 DCVAC/PCa Verkaufsprognose, 2020-2030: Basisszenario (in Mio. USD) Abbildung 11.8 Vigil Verkaufsprognose, 2021-2030: Basisszenario (USD .) Millionen) Figu zu 11.9 AST-VAC1 Umsatzprognose, 2022-2030: Basisszenario (USD Mio.) Abbildung 11.10 M-VAX Umsatzprognose, 2022-2030: Basisszenario (USD Mio.) Abbildung 11.11 ICT-107 Absatzprognose, 2023-2030: Basisszenario (Mio. USD) Abbildung 11.12 OncoVAX-Umsatzprognose, 2025-2030: Basisszenario (USD Mio.) Abbildung 11.13 MX-225-Umsatzprognose, 2026-2030: Basisszenario (USD Mio.) Abbildung 12.1 Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellkrebs: Entwicklungslandschaft Abbildung 12.2 Impfstoffe gegen dendritische Zellen: Entwicklerlandschaft Abbildung 12.3 Impfstoffe gegen Tumorzellkrebs: Entwicklerlandschaft Abbildung 12.4 Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen: Analyse nach Krebsart Abbildung 12.5 Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen: Technologielandschaft Abbildung 12.6 Dendritische Zellen und Tumor Markt für Zellkrebs-Impfstoffe: Konservative, grundlegende und optimistische Prognoseszenarien, 2016-2030 (Mio. USD) LISTE DER TABELLEN Tabelle 4.1 : Aktueller Entwicklungsstand Tabelle 6.5 PROVENGE: Klinische Studien Tabelle 6.6 PROVENGE: Endpunkte der klinischen Phase-III-Studie (NCT00779402, NCT00065442, NCT01133704, NCT00005947) : Endpunkte der klinischen Phase-II-Studie (NCT01477749, NCT01981122, NCT00901342, NCT01804465) Tabelle 6.9 PROVENGE: Endpunkte der klinischen Phase-II-Studie (NCT00715078, NCT01706458, NCT02159950, NCT00849290, NCT01833208) Tabelle 6.12 CreaVax-RCC: Klinische Studien Tabelle 6.13 CreaVax-HCC: Aktueller Status von D Tabelle 6.14 CreaVax-HCC: Klinische Studien Tabelle 6.15 CreaVax-HCC: Klinische Studienendpunkte Tabelle 6.16 Oncobiomed: Krebsimpfstoffportfolio Tabelle 6.17 TAPCells: Klinische Studien und Ergebnisse Tabelle 6.18 Argos Therapeutics: Patentportfolio Tabelle 6.19 Argos Therapeutics: Krebsimpfstoffportfolio Tabelle 6.20 AGS-003: Aktueller Entwicklungsstand Tabelle 6.21 AGS-003: Klinische Studien Tabelle 6.22 AGS-003: Klinische Studienendpunkte Tabelle 6.23 Immunzelltherapeutika: Patentportfolio Tabelle 6.24 Immunzelltherapeutika: Krebsimpfstoffportfolio Tabelle 6.25 ICT-107: Behandlungsphasen Tabelle 6.26 ICT-107: Aktueller Entwicklungsstand Tabelle 6.27 ICT-107: Klinische Studien Tabelle 6.28 ICT-107: Klinische Studienendpunkte Tabelle 6.29 Northwest Biotherapeutics: Patentportfolio Tabelle 6.30 Northwest Biotherapeutics: Cancer Vaccine Portfolio Tabelle 6.31 DCVax-L: Aktueller Status der Entwicklung Tabelle 6.32 DCVax-L: Klinische Studien Tabelle 6.33 DCVax-L: Endpunkte der klinischen Studie Tabelle 6.34 SOTIO: Patentportfolio Tabelle 6.35 SOTIO: Krebsimpfstoffportfolio Tabelle 6.36 DCVAC/PCa: Aktueller Entwicklungsstand Tabelle 6.37 DCVAC/PCa: Klinische Studien Tabelle 6.38 DCVAC/PCa: Klinische Studienendpunkte (NCT02111577, NCT02105675, NCT02107391) Tabelle 6.39 DCVAC/PCa: Klinisch Studienendpunkte (NCT02107430, NCT02107404, NCT02137746) Tabelle 7.1 Tumorzellkrebs-Impfstoffe: Pipeline Tabelle 7.2 Vaccinogen: Patentportfolio Tabelle 7.3 Vaccinogen: Krebsimpfportfolio Tabelle 7.4 OncoVAX: Aktueller Entwicklungsstand Tabelle 7.5 OncoVAX: Klinische Studien Tabelle 7.6 OncoVAX: Laufend Studien Tabelle 7.7 OncoVAX: Ergebnisse abgeschlossener klinischer Studien Tabelle 7.8 Gradalis: Patentportfolio Tabelle 7.9 Gradalis: Krebsimpfstoffportfolio Tabelle 7.10 Vigil: Aktueller Entwicklungsstand Tabelle 7.11 Vigil: Klinische Studien Tabelle 7.12 Vigil: Endpunkte klinischer Studien (Eierstockkrebs) Tabelle 7.13 Vigil: Endpunkte klinischer Studien (Ewing-Sarkom) Tabelle 7.14 Vigil: Endpunkte klinischer Studien (NSCLC) Tabelle 7.15 Vigil: Klinik al Studienendpunkte (Melanom) Tabelle 7.16 NewLink Genetics: Patentportfolio Tabelle 7.17 NewLink Genetics: Krebsimpfstoffportfolio Tabelle 7.18 Algenpantucel-L: Klinische Studien Tabelle 7.19 Algenpantucel-L: Klinische Studienendpunkte Tabelle 7.20 Tergenpumatucel-L: Klinische Studien Tabelle 7.21 Tergenpumatucel- L: Endpunkte klinischer Studien Tabelle 8.1 Asterias-Biotherapeutika: Krebs-Impfstoff-Portfolio Tabelle 8.2 AVAX Technologies: Krebs-Impfstoff-Portfolio Tabelle 8.3 DCPrime: Krebs-Impfstoff-Portfolio Tabelle 8.4 Heat Biologics: Krebs-Impfstoff-Portfolio Tabelle 8.5 Immunicum: Krebs-Impfstoff-Portfolio Tabelle 8.6 XEME Biopharma: Krebs-Impfstoff Portfolio Tabelle 9.1 Krebsimpfstoffe: Finanzierungsinstanzen Tabelle 9.2 Krebsimpfstoffe-Markt: Arten von Finanzierungsinstanzen,Tabelle 10.1 Krebsimpfstoffe: Partnerschaften Tabelle 11.1 Krebsimpfstoffe: Erwartete Zeitpläne für vermarktete Therapien / Therapien im Spätstadium Tabelle 11.2 PROVENGE: Zielpatientenpopulation Tabelle 11.3 DCVax-L: Zielpatientenpopulation Tabelle 11.4 AGS-003: Zielpatientenpopulation 11.5 DCVAC/PCa: Tabelle der Zielpatientenpopulation 11.6 Vigil: Tabelle der Zielpatientenpopulation 11.7 AST-VAC1: Tabelle der Zielpatientenpopulation 11.8 M-VAX: Tabelle der Zielpatientenpopulation 11.9 ICT-107: Tabelle der Zielpatientenpopulation 11.10 OncoVAX: Tabelle der Zielpatientenpopulation 11.11 MX-225: Zielpatientenpopulation Tabelle 14.1 Weltweite Krebsinzidenz: Verteilung nach Krebsart Tabelle 14.2 Lungenkrebs: Geschätzte Neuerkrankungen im Jahr 2015 (in Tausend) Tabelle 14.3 Brustkrebs: Geschätzte Neuerkrankungen im Jahr 2015 (in Tausend) Tabelle 14.4 Dickdarmkrebs: Geschätzte neue Fälle im Jahr 2015 (in Tausend) Tabelle 14.5 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Impfstofftyp Tabelle 14.6 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Entwicklungsphasen Tabelle 14.7 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Entwicklungsphasen (vermarktet / PIII / PII / PI / präklinisch) Tabelle 14.8 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Anwendungsgebieten Tabelle 14.9 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach hämatologischen Krebsarten und Impfstofftyp Hämatologische Krebsarten und Impfstofftyp Tabelle 14.11 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Spendertyp Tabelle 14.12 Dendreon Corporation: Umsatz, 2010-2013 (in Mio. USD) Tabelle 14.13 PROVENGE: Historische Umsätze, 2011-2015 (in Mio. USD) Tabelle 14.14 Argos Therapeutics: Umsatz , 2012-2016 (Mio. USD) Tabelle 14.15 Argos Therapeutics: Finanzierungsinstanzen (USD Mio.) Tabelle 14.16 ImmunoCellular Therapeutics: Finanzierungsinstanzen (USD Mio.) Tabelle 14.17 Northwest Biotherapeutics: Umsatz, 2011-2015 (USD Mio.) Tabelle 14.18 Northwest Biotherapeutics: Finanzierung Instanzen (in Mio. USD) Tabelle 14.19 PPF-Gruppe: Einnahmen, 2011-2015 (Mrd. EUR) Tabelle 14.20 Vaccinogen: Funding Instanzen (in Mio. USD) Tabelle 14.21 Ne wLink Genetics: Umsatz, 2012-2016 (Mio. USD) Tabelle 14.22 NewLink Genetics: Finanzierungsinstanzen (USD Mio.) Tabelle 14.23 Kumulative Finanzierungsinstanzen, vor 2009-2016 Tabelle 14.24 Kumulierter Finanzierungsbetrag, vor 2009-2016 (USD Mio.) Tabelle 14.25 Finanzierungsinstanzen: Verteilung nach Typ, vor 2009-2016 Tabelle 14.26 Finanzierungsinstanzen: Verteilung nach Gesamtinvestitionsbetrag, vor 2009-2016 (in Mio. USD) Tabelle 14.25 Führende Akteure: Verteilung nach Anzahl der Finanzierungsinstanzen Tabelle 14.26 Krebsimpfstoffe: kumulativ Trend der Partnerschaften (vor 2010-2016) Tabelle 14.27 Krebsimpfstoffe: Verteilung nach Art der Partnerschaft Tabelle 14.28 Krebsimpfstoffe: Führende Akteure nach Partnerschaften Tabelle 14.29 Gesamtmarkt für Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen (in Mio. USD), 2016-2030 Tabelle 14.30 Gesamtmarkt für Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen: Verteilung nach Art des Impfstoffs gegen Krebs (in Mio. USD), 2016-2030 Tabelle 14.31 Verkaufsprognose von PROVENGE, 2016-2030: Konservatives Szenario, Basisszenario und Optimistisches Szenario (in Mio. USD) Tabelle 14.32 DCVax-L-Umsatzprognose, 2017-2030: Konservatives Szenario, Basisszenario und optimistisches Szenario (USD Mio.) Tabelle 14.33 AGS-003-Umsatzprognose, 2018-2030: Konservatives Szenario, Basisszenario und optimistisches Szenario (Mio. USD) Tabelle 14.34 DCVAC/PCa-Umsatzprognose, 2020-2030: Konservatives Szenario, Basisszenario und optimistisches Szenario (USD Mio.) Tabelle 14.35 Vigil-Umsatzprognose, 2021-2030: Konservatives Szenario, Basisszenario und optimistisches Szenario (in Mio. USD) Tabelle 14.36 AST-VAC1 Absatzprognose, 2022-2030: Konservatives Szenario, Basisszenario und optimistisches Szenario (USD Mio.) Tabelle 14.37 M-VAX Absatzprognose, 2022-2030: Konservatives Szenario, Basisszenario und optimistisches Szenario (USD Mio.) Tabelle 14.38 ICT-107 Absatzprognose, 2023-2030: Konservatives Szenario, Basisszenario und optimistisches Szenario (Mio. USD) Tabelle 14.39 OncoVAX Absatzprognose, 2025-2030: Konservatives Szenario, Basisszenario und optimistisches Szenario (USD Mio.) Tabelle 14.40 MX-225 Umsatzprognose, 2026-2030: Basisszenario (USD Mio.) Tabelle 14.41 Markt für Impfstoffe gegen dendritische Zellen und Tumorzellen: Konservative, Basis- und optimistische Prognoseszenarien, 2016-2030 (USD Mio.)


Umfang des Berichts

Die &lsquoMarkt für synthetische auf Letalität basierende Medikamente und Targets, 2019-2030: Fokus auf DNA-Reparatur (einschließlich PARP-Inhibitoren) und anderen neuartigen zellulären Signalwegen&rsquo Der Bericht enthält eine umfassende Studie über die aktuelle Marktlandschaft und das zukünftige Potenzial der synthetischen Letalitäts-basierten Therapeutika. Es enthält eine eingehende Analyse, die die Fähigkeiten verschiedener Unternehmen hervorhebt, die in diesem Bereich tätig sind. Neben anderen Elementen umfasst die Studie:

  • Eine detaillierte Einschätzung der aktuellen Marktlandschaft mit Informationen zu Arzneimittelentwickler(n) (Jahr der Gründung, Hauptsitz und Größe des Unternehmens), Entwicklungsphase (vermarktetes, klinisches, präklinisches und Forschungsstadium) der Hauptkandidaten, Art der Molekül (kleine Moleküle und Biologika), Art der Therapie (Monotherapie und Kombinationstherapie), Art des Synlet-Targets, Zielpatientensegment, wichtige(s) therapeutische(s) Gebiet(e), Zielindikation(en) und Verabreichungsweg. Darüber hinaus enthält das Kapitel eine Liste von Screening-Plattformen, die von Branchenakteuren verwendet werden, um Synlet-Interaktionen zwischen Genpaaren zu untersuchen.
  • Detaillierte Profile von großen Playern, die an der Entwicklung synthetischer Medikamente auf Letalitätsbasis beteiligt sind (auf der Grundlage der Entwicklungsphase von Pipeline-Produkten in die engere Wahl gezogen), mit einem kurzen Überblick über das Unternehmen, seine Finanzinformationen (falls verfügbar), detaillierte Profile von ihre jeweiligen führenden Medikamentenkandidaten und einen fundierten Zukunftsausblick. Darüber hinaus enthält jedes Arzneimittelprofil Informationen zu Art des Arzneimittels, Verabreichungsweg, Zielindikationen, aktuellem Entwicklungsstand und einen Auszug aus seiner Entwicklungsgeschichte. Darüber hinaus enthält das Kapitel tabellarische Profile kleiner und mittelständischer Player (in die engere Auswahl nach Anzahl der Pipeline-Produkte) mit Angaben zum Innovatorunternehmen (wie Sitz des Hauptsitzes, Gründungsjahr, Anzahl der Mitarbeiter) , und wichtige Mitglieder des Führungsteams), jüngste Entwicklungen, zusammen mit Beschreibungen ihrer auf synthetischer Letalität basierenden Medikamentenkandidaten.
  • Eine Analyse der vorherrschenden und aufkommenden Trends in diesem Bereich, dargestellt auf der Social-Media-Plattform Twitter, veröffentlicht im Zeitraum 2010-2019 (bis Mai), wobei der historische Trend der Tweets, der produktivsten Mitwirkenden, der häufig diskutierten Synlet-Ziele hervorgehoben wird, beliebte Krankheitsindikationen und eine multivariate Tweet-Benchmark-Analyse.
  • Eine Analyse von fast 700 von Experten begutachteten wissenschaftlichen Artikeln zur synthetischen Letalität, die im Zeitraum 2017-2019 (bis Mai) veröffentlicht wurden und den Forschungsschwerpunkt in diesem Nischenbranchensegment hervorheben. Es enthält eine fundierte Meinung zu den wichtigsten Trends, die in den oben genannten Publikationen beobachtet wurden, einschließlich Informationen zu Indikationen für Zielerkrankungen, Synlet-Targets und Analysen basierend auf verschiedenen relevanten Parametern wie Studientyp (Übersichtsartikel, Forschungsartikel und Fallbericht), Forschungsziel , Erscheinungsjahr, wichtige Forschungszentren, beliebteste Autoren, Gewährung von Zuschüssen und beliebteste Zeitschriften (in Bezug auf die Anzahl der im angegebenen Zeitraum veröffentlichten Artikel und den Impact-Faktor der Zeitschrift).
  • Eine Analyse verschiedener Abstracts, die bei der American Society of Clinical Oncology (ASCO) im Zeitraum 2013-2019 (bis Mai) präsentiert wurden und verschiedene Parameter hervorheben, wie das Jahr der (abstrakten) Veröffentlichung, beliebte Medikamente, Synlet-Targets, Krebsindikationen , populäre Autoren, Autorenbezeichnungen, Branchentyp (Industrie und Wissenschaft) und aktivste Organisationen (in Bezug auf die Anzahl der veröffentlichten Abstracts). Darüber hinaus umfasst diese Analyse eine mehrdimensionale Blasendiagrammanalyse, um den relativen Grad der Expertise der Hauptautoren / Forscher basierend auf der Anzahl der Publikationen, der Zitationszahl und dem Research Gate Score zu bewerten.
  • Eine eingehende Analyse von fast 750 Stipendien, die zwischen 2014 und 2019 (bis Mai) an Forschungsinstitute vergeben wurden, die an Projekten zur synthetischen Letalität beteiligt sind, unter Hervorhebung verschiedener wichtiger Parameter im Zusammenhang mit Stipendien, wie z , Fördersumme, Förderinstitut, Verwaltung Institutszentrum, Förderinstitutszentrum, Fördermechanismus, Ausgabenkategorisierung, Stipendienart, zuständige Studiensektion, Schwerpunktbereich, Art der Empfängerorganisation und prominente Programmverantwortliche. Es bietet auch eine detaillierte Analyse der gängigsten Synlet-Ziele und Zielindikationen sowie eine multivariate Analyse der Attraktivität von Zuschüssen, die auf Parametern wie gewährter Betrag, Förderzeitraum, Zuschussart, Anzahl der Synlet-Ziele und Anzahl der untersuchten Indikationen basiert.
  • Eine Analyse der Investitionen in Unternehmen mit proprietären synthetischen auf Letalität basierenden Medikamenten / Screening-Plattformen, einschließlich Seed-Finanzierung, Risikokapitalfinanzierung, Fremdfinanzierung, Zuschüsse, Kapitalbeschaffung aus Börsengängen und nachfolgenden Angeboten.
  • Eine eingehende Benchmark-Analyse von über 230 Synlet-Targets, die aus verschiedenen glaubwürdigen Quellen identifiziert wurden (Forschungspublikationen, staatliche Fördermittel, klinische Studien, aktuelle Nachrichten / Tweets und auf globalen Konferenzen präsentierte Abstracts), wobei Targets hervorgehoben werden, die bereits in klinischen Studien, präklinisch validiert wurden Studien und Frühphasenforschung (Fälle, in denen kein führender (therapeutischer) Kandidat untersucht wird). Darüber hinaus werden die langfristigen Chancen (für Arzneimittelentwickler) im Zusammenhang mit individuellen Zielen hervorgehoben, basierend auf ihrer Popularität auf verschiedenen Portalen.
  • Eine Analyse der Rolle innovativer Begleitdiagnostik bei der synthetischen Letalität auf der Grundlage mehrerer Parameter, wie Synlet-Target, untersuchter Wirkstoffkandidat, Zielbiomarker, Zielkrankheitsindikation(en) und verwendete Assay-Technik. Es enthält auch Fallstudien, in denen die verfügbaren Begleitdiagnostiktests hervorgehoben werden, die verwendet werden, um die therapeutische Wirksamkeit zugelassener PARP-Inhibitoren nach dem Prinzip der synthetischen Letalität zu bewerten.

Eines der Hauptziele des Berichts bestand darin, die bestehende Marktgröße zu schätzen und die zukünftigen Möglichkeiten für synthetische Medikamente auf der Grundlage von Letalität in den nächsten zehn Jahren zu identifizieren. Basierend auf mehreren Parametern, wie z. B. Zielkonsumentensegmenten, regionalspezifischer Krankheitsprävalenz, voraussichtlicher Einführung der vermarkteten Medikamente und Medikamente im Spätstadium und des wahrscheinlichen Verkaufspreises, haben wir fundierte Schätzungen zur Marktentwicklung im Zeitraum 2019-2030 vorgelegt. Der Bericht enthält potenzielle Verkaufsprognosen für Medikamente, die derzeit auf dem Markt sind oder sich in einem späten Entwicklungsstadium (Phase II und höher) befinden. Der Bericht enthält auch die wahrscheinliche Verteilung der aktuellen und prognostizierten Möglichkeiten auf [A] Arten von Molekülen (kleine Moleküle und biologische), [B] verschiedene Zielindikationen (Brustkrebs, Gebärmutterhals-/Anogenitalkrebs, diabetisches Makulaödem, Magenkrebs, Lungenkrebs). Krebs, Eierstockkrebs und Nierenzellkrebs), [C] Synlet-Targets (APE1 / REF-1, CHK1, GLS1, PARP, Pol&theta und WEE1), [D] Verabreichungsweg (oral und intravenös) und [E] wichtigsten geografischen Regionen (Nordamerika, EU5, Asien-Pazifik und Rest der Welt). Um den Unsicherheiten im Zusammenhang mit dem Wachstum des Marktes für synthetische Letalitätsmedikamente Rechnung zu tragen und unser Modell robuster zu machen, haben wir drei Marktprognoseszenarien bereitgestellt, nämlich konservative, Basis- und optimistische Szenarien, die unterschiedliche Wachstumspfade der Branche darstellen.

Die in dieser Studie präsentierten Meinungen und Erkenntnisse wurden auch durch Diskussionen beeinflusst, die mit mehreren Interessengruppen in diesem Bereich geführt wurden. Der Bericht enthält detaillierte Transkripte von Interviews, die mit folgenden Personen geführt wurden (in alphabetischer Reihenfolge der Firmennamen):

  • Simon Boulton (Vizepräsident, Wissenschaftsstrategie, Artios Pharma)
  • Yi Xu (Associate Director, Business Development, IMPACT Therapeutics)
  • Norbert Perrimon (Professor, Department of Genetics, Harvard Medical School)
  • Vivek Dharwal (Professor, Department of Biochemistry, Panjab University)
  • Alfred Nijkerk (Chief Executive Officer, UbiQ)

Alle tatsächlichen Zahlen wurden aus öffentlich zugänglichen Informationsforen und Primärforschungsdiskussionen bezogen und analysiert. In diesem Bericht erwähnte Finanzzahlen sind in USD, sofern nicht anders angegeben.

Inhalt

Kapitelumrisse

Kapitel 2 bietet eine Zusammenfassung der während unserer Forschung gewonnenen Erkenntnisse. Es bietet einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand des Marktes für synthetische Letalitätsmedikamente und seine wahrscheinliche kurz-, mittel- und langfristige Entwicklung.

Kapitel 3 bietet eine allgemeine Einführung in die DNA-Schäden und die damit verbundenen Reparatursysteme im menschlichen Körper. Dieser Abschnitt enthält eine detaillierte Diskussion über die verschiedenen Arten von DNA-Schäden, die so identifiziert wurden, zusammen mit ihren jeweiligen Ursachen. Es enthält auch detaillierte Beschreibungen von DNA-Reparatursystemen und assoziierten biologischen Signalwegen, die aktiviert werden, wenn Schäden im genetischen Code der Zelle festgestellt werden. Darüber hinaus enthält das Kapitel eine Diskussion über den potenziellen therapeutischen Nutzen der gezielten Behandlung von Defekten in DNA-Reparaturwegen zur Behandlung verschiedener Krankheitsindikationen, wie z. B. Krebs.

Kapitel 4 gibt einen Überblick über das Konzept der synthetischen Letalität, einschließlich Details zu den zugehörigen Signalwegen und ihren jeweiligen Wirkmechanismen. Darüber hinaus enthält es eine Diskussion über die Konzeption, historische Entwicklung, Bedeutung, Anwendungen und Herausforderungen im Zusammenhang mit der Verwendung der synthetischen Letalität als therapeutisches Prinzip. Das Kapitel beleuchtet auch die beliebtesten Arten von Screening-Ansätzen, die bei der Identifizierung von Synlet-Genpaaren verwendet werden. Darüber hinaus enthält es eine Analyse der aktuellen Google Trends (Stand Juni 2019) und Erkenntnisse aus aktuellen Nachrichtenartikeln zum Konzept der synthetischen Letalität.

Kapitel 5 enthält Informationen zu fast 75 auf synthetischer Letalität basierenden Medikamenten, die derzeit zur Behandlung verschiedener Indikationen zugelassen oder in Entwicklung sind. Es bietet eine umfassende Analyse von Pipeline-Molekülen, wobei die Entwicklungsphase (vermarktet, klinisch, präklinisch und Entdeckung) der Hauptkandidaten, die Art des Moleküls (kleine Moleküle und biologische Wirkstoffe), die Art der Therapie (Monotherapie und Kombinationstherapie), die Art des Synlet hervorgehoben werden Ziel, Zielpatientensegment, wichtige(s) therapeutische(s) Gebiet(e) und Zielindikation(en) und Verabreichungsweg der Medikamente, die zur Behandlung von Krebs entwickelt werden. Darüber hinaus enthält das Kapitel Informationen zu Arzneimittelentwicklern, wobei das Gründungsjahr, der Standort des Hauptsitzes und die Mitarbeiterstärke hervorgehoben werden. Darüber hinaus hebt das Kapitel die verschiedenen Screening-Plattformen hervor, die von der Industrie aktiv genutzt werden, um Synlet-Interaktionen zwischen Genpaaren zu untersuchen.

Kapitel 6 enthält detaillierte Profile einiger der großen Unternehmen, die Medikamente auf der Grundlage synthetischer Letalität entwickeln (auf der Grundlage der Entwicklungsphase von Pipeline-Produkten in die engere Wahl genommen). Jedes Unternehmensprofil enthält einen kurzen Überblick über das Unternehmen, seine Finanzinformationen (sofern verfügbar), detaillierte Beschreibungen seiner synthetischen tödlichen Medikamente und einen umfassenden Zukunftsausblick. Darüber hinaus enthält jedes Medikamentenprofil Informationen zu Medikamententyp, Verabreichungsweg, Indikationen, aktuellem Entwicklungsstand und einen Auszug aus der Entwicklungsgeschichte. Darüber hinaus enthält das Kapitel tabellarische Profile kleiner und mittelständischer Player (in die engere Auswahl nach Anzahl der Pipeline-Produkte) mit Angaben zum Innovatorunternehmen (wie Sitz des Hauptsitzes, Gründungsjahr, Anzahl der Mitarbeiter) , und wichtige Mitglieder des Führungsteams), neueste Entwicklungen, zusammen mit Beschreibungen ihrer synthetischen, auf Letalität basierenden Medikamentenkandidaten.

Kapitel 7 bietet Einblicke in die Popularität der synthetischen Letalität auf der Social-Media-Plattform Twitter. Der Abschnitt beleuchtet die jährliche Verteilung von Tweets, die im Zeitraum 2010-2019 (bis Mai) auf der Plattform veröffentlicht wurden, und die wichtigsten Ereignisse, die jedes Jahr für die Zunahme des Tweet-Volumens verantwortlich sind. Darüber hinaus hebt das Kapitel die produktivsten Mitwirkenden, häufig diskutierte Synlet-Ziele, beliebte Krankheitsindikationen und eine multivariate Tweet-Benchmark-Analyse hervor, um die beliebtesten Tweets hervorzuheben.

Kapitel 8 bietet eine detaillierte Analyse von fast 700 von Experten begutachteten wissenschaftlichen Artikeln zum Thema synthetische Letalität, die im Zeitraum 2017-2019 (bis Mai) veröffentlicht wurden. Die Analyse berücksichtigt Indikationen der Zielkrankheit, Synlet-Targets und Analysen basierend auf verschiedenen relevanten Parametern, wie Studientyp (Übersichtsartikel, Forschungsartikel und Fallbericht), Forschungsziel, Publikationsjahr, wichtige Forschungszentren, beliebteste Autoren, Bereitstellung von Stipendien und die beliebtesten Zeitschriften (in Bezug auf die Anzahl der im angegebenen Zeitraum veröffentlichten Artikel und den Impact-Faktor der Zeitschrift). Das Kapitel enthält auch detaillierte Bewertungsanalysen für aktuelle Veröffentlichungen.

Kapitel 9 enthält eine detaillierte Analyse verschiedener Abstracts im Zusammenhang mit synthetischer Letalität, die bei ASCO im Zeitraum 2013-2019 (bis Mai) präsentiert wurden. Die Analyse basiert auf mehreren Parametern, wie Jahr der (abstrakten) Veröffentlichung, beliebte Medikamente, Synlet-Targets, Zielkrebsindikationen, beliebte Autoren, Autorenbezeichnungen, Branchentyp (Industrie und Wissenschaft) und aktivste Organisationen (in Bezug auf veröffentlichte Abstracts) ). Darüber hinaus enthält dieses Kapitel eine mehrdimensionale Blasendiagrammanalyse, um das relative Fachwissen der Hauptautoren / Forscher basierend auf der Anzahl der Veröffentlichungen, der Zitationszahl und dem Research-Gate-Score zu bewerten.

Kapitel 10 bietet Informationen zu fast 750 Stipendien, die zwischen 2014 und 2019 (bis Mai) an Forschungsinstitute vergeben wurden, die an Projekten zur synthetischen Letalität beteiligt waren. Die Analyse beleuchtet auch wichtige Parameter im Zusammenhang mit Stipendien, wie z der Empfängerorganisation und prominenten Programmverantwortlichen. Es bietet auch eine detaillierte Analyse der gängigsten Ziele und Zielindikationen sowie eine multivariate Zuschussattraktivitätsanalyse basierend auf Parametern wie gewährter Betrag, Förderzeitraum, Zuschussart, Anzahl der Synlet-Ziele und Anzahl der untersuchten Indikationen.

Kapitel 11 präsentiert Details zu verschiedenen Investitionen von Start-ups / kleinen und mittelständischen Unternehmen, die in diesem Bereich tätig sind.Es enthält auch eine Analyse der Finanzierungen, die im Zeitraum 2017-2019 (bis Mai) auf dem Markt stattgefunden haben, und unterstreicht das wachsende Interesse der Venture Capital (VC)-Community und anderer strategischer Investoren in diesem Bereich.

Kapitel 12 präsentiert eine Benchmark-Analyse von über 230 Synlet-Targets, die aus verschiedenen glaubwürdigen Quellen identifiziert wurden (Forschungspublikationen, staatliche Finanzierung, klinische Studien, aktuelle Nachrichten/Tweets und Abstracts, die auf globalen Konferenzen präsentiert wurden) und hebt Targets hervor, die bereits in klinischen Studien, präklinischen Studien und frühen Studien validiert wurden -Phasenforschung (Fälle, in denen kein führender (therapeutischer) Kandidat untersucht wird). Darüber hinaus werden auch die langfristigen Chancen (für Arzneimittelentwickler) hervorgehoben, die mit einzelnen Zielen verbunden sind, basierend auf ihrer Popularität auf verschiedenen Portalen.

Kapitel 13 präsentiert Informationen über verschiedene im Handel erhältliche/in Untersuchung befindliche Begleitdiagnostiktests für Medikamente, die den Mechanismus der synthetischen Letalität ausnutzen. Das Kapitel analysiert die innovative Begleitdiagnostik auf der Grundlage mehrerer Parameter, wie Synlet-Target, untersuchter Wirkstoffkandidat(en), Target-Biomarker, Zielkrankheitsindikation(en) und verwendete Assay-Technik. Es enthält auch Fallstudien, in denen die verfügbaren Begleitdiagnostiktests hervorgehoben werden, die verwendet werden, um die therapeutische Wirksamkeit zugelassener PARP-Inhibitoren nach dem Prinzip der synthetischen Letalität zu bewerten.

Kapitel 14 enthält eine detaillierte Marktprognose des wahrscheinlichen Wachstums von synthetischen, auf Letalität basierenden Medikamenten bis zum Jahr 2030. Wir haben Inputs zur wahrscheinlichen Verteilung der aktuellen und prognostizierten Chancen auf Molekülarten (kleine Moleküle und biologische Wirkstoffe), Zielindikationen (Brustkrebs) gegeben , Zervix-/Anogenitalkrebs, diabetisches Makulaödem, Magenkrebs, Lungenkrebs, Eierstockkrebs und Nierenzellkrebs), Synlet-Targets (APE1 / REF-1, CHK1, GLS1, PARP, Pol&theta und WEE1), unterschiedliche Verabreichungswege ( oral und intravenös) und wichtige geografische Regionen (Nordamerika, EU5, Asien-Pazifik und Rest der Welt). Um zukünftige Unsicherheiten im Zusammenhang mit dem Wachstum des Marktes für synthetische Letalitätsmedikamente zu berücksichtigen und unser Modell robuster zu machen, haben wir drei Marktprognoseszenarien bereitgestellt, nämlich konservative, Basis- und optimistische Szenarien, die unterschiedliche Wachstumspfade der Branche darstellen. .

Kapitel 15 fasst den gesamten Bericht zusammen. Es präsentiert eine Liste der wichtigsten Erkenntnisse und bietet unsere unabhängige Meinung zum aktuellen Marktszenario. Darüber hinaus erfasst es die evolutionären Trends, die wahrscheinlich die Zukunft des Marktes für synthetische Letalitätsmedikamente bestimmen werden.

Kapitel 16 ist eine Sammlung von Interviewtranskripten von Gesprächen, die mit wichtigen Interessengruppen in diesem Markt geführt wurden. In diesem Kapitel haben wir die Einzelheiten der Interviews mit (in alphabetischer Reihenfolge der Firmennamen) Simon Boulton (Vice President, Science Strategy, Artios Pharma), Yi Xu (Associate Director, Business Development, IMPACT Therapeutics), Norbert Perrimon ( Professor, Department of Genetics, Harvard Medical School), Vivek Dharwal (Professor, Department of Biochemistry, Panjab University) und Alfred Nijkerk (Chief Executive Officer, UbiQ).

Kapitel 17 ist ein Anhang, der tabellarische Daten und Zahlen für alle im Bericht enthaltenen Zahlen enthält.

Kapitel 18 ist ein Anhang, der die Liste der in diesem Bericht erwähnten Unternehmen und Organisationen enthält.


Laparoskopisches chirurgisches Staging bei Frauen mit epithelialem Ovarialkarzinom im Frühstadium, durchgeführt von kürzlich zertifizierten gynäkologischen Onkologen

Vergleich der chirurgischen und onkologischen Ergebnisse des laparoskopischen mit dem offenen chirurgischen Staging bei Patientinnen mit Eierstockkrebs im Frühstadium, durchgeführt von kürzlich zertifizierten gynäkologischen Onkologen.

Studiendesign

Es wurde eine retrospektive vergleichende Beobachtungsstudie durchgeführt, die Frauen einschloss, die sich zwischen Juni 2008 und Januar 2014 einem laparoskopischen umfassenden chirurgischen Staging wegen epithelialem Ovarialkarzinom im Frühstadium unterzogen hatten. 2014.

Ergebnisse

Bei insgesamt 50 bzw. 58 Patienten wurde ein laparoskopisches bzw. laparotomiechirurgisches Staging durchgeführt. Die Ausgangscharakteristika der Patienten waren in beiden Gruppen ähnlich. Frauen in der Laparoskopie-Gruppe hatten einen signifikant niedrigeren präoperativen CA-125-Wert (P = 0,01). Die Operationszeit war zwischen den Gruppen ähnlich. Die Patienten in der Laparotomie-Gruppe hatten einen signifikant höheren geschätzten Blutverlust (P ≤ 0,001) und größere Ovarialmassen (P = 0,001). Der geschätzte Blutverlust war bei der Laparotomie im Vergleich zur Laparoskopie im Median (IQ-Bereich) 200 (200–225) ml und 500 (300–1000) ml signifikant höher (P 0,0001). Die intraoperative Komplikationsrate und die postoperative Komplikationsrate waren in beiden Gruppen unabhängig von der Art des chirurgischen Eingriffs ähnlich und die Laparoskopie war mit einer signifikant kürzeren Krankenhausaufenthaltsdauer verbunden (P 0,001). Die Anzahl der entnommenen Lymphknoten und die Upstaging-Rate sowie das progressionsfreie Überleben und die Gesamtüberlebensrate waren in beiden Gruppen ähnlich.

Schlussfolgerungen

Das laparoskopische chirurgische Staging von offensichtlichem Ovarialkarzinom im Frühstadium hat ähnliche chirurgische und onkologische Ergebnisse wie die Laparotomie, wenn kürzlich zertifizierte gynäkologische Onkologen die Verfahren durchführen.


Inhaltsverzeichnis

1. VORWORT
1.1. Umfang des Berichts
1.2. Forschungsmethodik
1.3. Kapitelumrisse

2. ZUSAMMENFASSUNG

3. EINFÜHRUNG
3.1. Kapitelübersicht
3.2. Übersicht über Stammzellen
3.2.1. Klassifizierung von Stammzellen
3.2.1.1. Basierend auf der Quelle der Stammzelle
3.2.1.2. Basierend auf der Herkunft der Stammzelle
3.2.1.3. Basierend auf der Potenz der Stammzelle
3.2.2. Verabreichungswege von Stammzelltherapien
3.2.3. Anwendungen von Stammzelltherapien

3.3. Einführung in die Zellreprogrammierung
3.3.1. Zellreprogrammierungsansätze und zugehörige Technologien

3.4. Anwendungen der Zellreprogrammierung
3.5. Wichtige Wachstumstreiber und Einschränkungen

4. AKTUELLE MARKTLANDSCHAFT
4.1. Kapitelübersicht
4.2. Zellneuprogrammierungsdienst und Produktanbieter: Liste der Branchenakteure

4.2.1. Analyse nach Gründungsjahr
4.2.2. Analyse nach Unternehmensgröße
4.2.3. Analyse nach geografischem Standort
4.2.4. Analyse nach Standort von Stammzellforschungseinrichtungen
4.2.5. Analyse nach Art des Dienstes
4.2.6. Analyse nach Technologietyp
4.2.7. Analyse nach Zielindikation
4.2.8. Analyse nach Quellzelle
4.2.9. Analyse nach Anwendungsbereich
4.2.10. Analyse nach zusätzlich angebotenen Diensten
4.2.11. Analyse nach Art des Angebots

4.3. Zellneuprogrammierungsdienst und Produktanbieter: Liste der nicht-industriellen Akteure
4.3.1. Analyse nach geografischem Standort
4.3.2. Analyse nach Art der verwendeten Technologie
4.3.3. Analyse nach Quellzelle für die iPSC-Generierung
4.3.4. Analyse nach Art des Angebots

4.4. Zellneuprogrammierung: Liste der verbundenen Produktanbieter

5. ANALYSE DER WETTBEWERBSFÄHIGKEIT DES UNTERNEHMENS
5.1. Kapitelübersicht
5.2. Annahmen und Schlüsselparameter
5.3. Methodik
5.4. Wettbewerbsanalyse: iPSC Generation Service- und Produktanbieter
5.5. Wettbewerbsanalyse: Direkte Reprogrammierungsdienst- und Produktanbieter

6. UNTERNEHMENSPROFILE
6.1. Kapitelübersicht

6.2. Allel-Biotechnologie
6.2.1. Firmenüberblick
6.2.2. Jüngste Entwicklungen und Zukunftsaussichten

6.3. ALSTEM
6.3.1. Firmenüberblick
6.3.2. Jüngste Entwicklungen und Zukunftsaussichten

6.4. Angewandte biologische Materialien
6.4.1. Firmenüberblick
6.4.2. Jüngste Entwicklungen und Zukunftsaussichten

6.5. Axol Biowissenschaften
6.5.1. Firmenüberblick
6.5.2. Jüngste Entwicklungen und Zukunftsaussichten

6.6. Kreatives Bioarray
6.6.1. Firmenüberblick
6.6.1.1. Jüngste Entwicklungen und Zukunftsaussichten

6.7. DefiniGEN
6.7.1. Firmenüberblick
6.7.2. Jüngste Entwicklungen und Zukunftsaussichten

6.8. FUJIFILM Cellular Dynamics International
6.8.1. Firmenüberblick
6.8.2. Jüngste Entwicklungen und Zukunftsaussichten

6.9. Lonza
6.9.1. Firmenüberblick
6.9.2. Jüngste Entwicklungen und Zukunftsaussichten

6.10. Mogrify
6.10.1. Firmenüberblick
6.10.2. Jüngste Entwicklungen und Zukunftsaussichten

6.11. REPROCELL
6.11.1. Firmenüberblick
6.11.1.1. Jüngste Entwicklungen und Zukunftsaussichten

6.12. Stammnova
6.12.1. Firmenüberblick
6.12.2. Jüngste Entwicklungen und Zukunftsaussichten

6.14. Thermofischer Scientific
6.14.1. Firmenüberblick
6.14.1.1. Jüngste Entwicklungen und Zukunftsaussichten

7. FALLSTUDIE: KLINISCHE STUDIENAKTIVITÄT IN DER ENTWICKLUNG DER STAMMZELLTHERAPIE
7.1. Kapitelübersicht
7.2. Umfang und Methodik

7.3. Stammzelltherapien: Klinische Studienanalyse
7.3.1. Analyse nach Testregistrierungsjahr
7.3.2. Analyse nach Testphase
7.3.3. Analyse nach Anzahl der eingeschriebenen Patienten nach Studienregistrierungsjahr
7.3.4. Analyse nach Studiendesign
7.3.5. Analyse nach Proberekrutierungsstatus
7.3.6. Analyse nach Sponsor / Mitarbeiter
7.3.7. Führende Industriesponsoren: Analyse nach Anzahl der registrierten Studien
7.3.8. Analyse nach Studienschwerpunkt
7.3.9. Analyse nach Stammzelltyp
7.3.10. Analyse nach Therapiegebiet
7.3.11. Analyse nach Stammzelltyp und Therapiegebiet
7.3.12. Geografische Analyse nach Anzahl klinischer Studien
7.3.13. Geografische Analyse nach Einstellungsstatus der Probezeit
7.3.14. Geografische Analyse nach eingeschriebener Patientenpopulation

8. PARTNERSCHAFTEN UND ZUSAMMENARBEIT
8.1. Kapitelübersicht
8.2. Umfang und Methodik
8.3. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte: Liste der Partnerschaften und Kooperationen
8.3.1. Analyse nach Jahr der Partnerschaft
8.3.2. Analyse nach Art der Partnerschaft
8.3.3. Analyse nach Jahr der Partnerschaft und Art des Partners
8.3.4. Analyse nach Art der Partnerschaft und Art des Partners
8.3.5. Analyse nach Stammzelltyp
8.3.6. Analyse nach therapeutischem Zielgebiet
8.3.7. Analyse nach Anwendung
8.3.8. Aktivste Spieler: Analyse nach Anzahl der Partnerschaften
8.3.9. Regionale Analyse
8.3.10. Interkontinentale und Intrakontinentale Vereinbarungen

9. MÖGLICHE PARTNERSCHAFTSMÖGLICHKEITEN
9.1. Kapitelübersicht
9.2. Umfang und Methodik
9.3. Bewertungskriterien und Schlüsselannahmen
9.4. Entwickler von Stammzelltherapien: Wahrscheinliche Partner für Zellreprogrammierungsdienste und Produktanbieter
9.4.1. Wahrscheinliche Partner für Zellreprogrammierungsdienste und Produktanbieter in Nordamerika
9.4.2. Wahrscheinliche Partner für Zellreprogrammierungsdienste und Produktanbieter in Europa
9.4.3. Wahrscheinliche Partner für Zellreprogrammierungsdienste und Produktanbieter im asiatisch-pazifischen Raum und im Rest der Welt

9.5. Vertragshersteller für Stammzelltherapie: Wahrscheinliche Partner für Zellreprogrammierungsdienste und Produktanbieter
9.5.1. Wahrscheinliche Partner für Zellreprogrammierungsdienste und Produktanbieter in Nordamerika
9.5.2. Wahrscheinliche Partner für Zellreprogrammierungsdienste und Produktanbieter in Europa
9.5.3. Wahrscheinliche Partner für Zellreprogrammierungsdienste und Produktanbieter im asiatisch-pazifischen Raum und im Rest der Welt

10. MARKTPROGNOSE
10.1. Kapitelübersicht
10.2. Umfang und Methodik
10.3. Prognosemethodik und wichtige Annahmen
10.4. Globaler Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte, 2020-2030
10.4.1. Globaler Markt für Dienstleistungen und Produkte für die Zellreprogrammierung: Verteilung nach Technologietyp, 2020-2030
10.4.1.1. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für die episomale Reprogrammierung, 2020-2030
10.4.1.2. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für die mRNA-Reprogrammierung, 2020-2030
10.4.1.3. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für die sendai-Virus-basierte Reprogrammierung, 2020-2030
10.4.1.4. Markt für Zellneuprogrammierungsdienste und -produkte für andere Neuprogrammierungstechnologien, 2020-2030

10.4.2. Globaler Markt für Dienstleistungen und Produkte für die Zellreprogrammierung: Verteilung nach Quellzelle für die iPSC-Generierung, 2020-2030
10.4.2.1. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für Fibroblasten, 2020-2030
10.4.2.2. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für mononukleäre Zellen aus peripherem Blut, 2020-2030
10.4.2.3. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für nicht spezifizierte somatische Zellen, 2020-2030
10.4.2.4. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für andere Zellen, 2020-2030

10.4.3. Globaler Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte: Verteilung nach Endbenutzern, 2020-2030
10.4.3.1. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für Branchenakteure, 2020-2030
10.4.3.2. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für nicht-industrielle Akteure, 2020-2030

10.4.4. Globaler Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte: Verteilung nach geografischen Schlüsselregionen, 2020-2030
10.4.4.1. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte in Nordamerika, 2020-2030
10.4.4.2. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte in Europa, 2020-2030
10.4.4.3. Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte im asiatisch-pazifischen Raum und im Rest der Welt, 2020-2030

11. EXECUTIVE INSIGHTS
11.1. Kapitelübersicht
11.2. Asgard Therapeutika
11.2.1. Unternehmens-Snapshot
11.2.2. Cristiana Pires, Mitbegründerin und Chief Executive Officer

11.3. Phenocell
11.3.1. Unternehmens-Snapshot
11.3.2. Interviewtranskript: Julien Maruotti, Chief Scientific Officer

12. SCHLUSSBEMERKUNGEN

13. ANHANG 1: TABULIERTE DATEN

14. ANHANG 2: LISTE DER UNTERNEHMEN UND ORGANISATIONEN

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 3.1 Zelluläre Abstammungslinien zur Isolierung von Stammzellen
Abbildung 3.2 Schritte bei der Entwicklung und Verabreichung von Stammzellen
Abbildung 3.3 Klassifizierung von Stammzellen
Abbildung 3.4 Klassifizierung basierend auf der Quelle der Stammzellen
Abbildung 3.5 Unterschiede zwischen allogenen und autologen Stammzelltherapien
Abbildung 3.6 Klassifizierung von Stammzellen nach Herkunft
Abbildung 3.7 Klassifikation adulter Stammzellen
Abbildung 3.8 Klassifizierung basierend auf der Potenz der Stammzelle
Abbildung 3.9 Hauptanwendungsbereiche für Stammzelltherapien
Abbildung 3.10 Potenzielle Anwendungen der Zellreprogrammierung
Abbildung 3.11 Hauptwachstumstreiber und Einschränkungen für die Zellreprogrammierung
Abbildung 4.1 Dienst- und Produktanbieter für die Zellreprogrammierung (Branchenakteure): Verteilung nach Gründungsjahr
Abbildung 4.2 Dienst- und Produktanbieter für die Zellreprogrammierung (Branchenakteure): Verteilung nach Unternehmensgröße
Abbildung 4.3 Dienst- und Produktanbieter für die Zellneuprogrammierung (Branchenakteure): Verteilung nach geografischem Standort
Abbildung 4.4 Zellneuprogrammierungsdienst und Produktanbieter (Branchenakteure): Verteilung nach Standort der Produktionsstätten
Abbildung 4.5 Dienst- und Produktanbieter für die Zellreprogrammierung (Branchenakteure): Verteilung nach Art des Dienstes
Abbildung 4.6 Anbieter von Diensten und Produkten für die Zellneuprogrammierung (Branchenakteure): Verteilung nach Art des Angebots
Abbildung 4.7 Zellreprogrammierungsdienst und Produktanbieter (Branchenakteure): Verteilung nach Technologietyp
Abbildung 4.8 Dienst- und Produktanbieter für die Zellreprogrammierung (Branchenakteure): Verteilung nach Technologietyp und Gründungsjahr
Abbildung 4.9 Dienst- und Produktanbieter für die Zellreprogrammierung (Branchenakteure): Verteilung nach Art des verwendeten Vektors
Abbildung 4.10 Dienst- und Produktanbieter für die Zellneuprogrammierung (Branchenakteure): Verteilung nach Quellzelle für die iPSC-Generierung
Abbildung 4.11 Dienst- und Produktanbieter für die Zellreprogrammierung (Branchenakteure): Verteilung nach Quellzelle für iPSC-Generation und Unternehmensgröße
Abbildung 4.12 Dienst- und Produktanbieter für die Zellreprogrammierung (Branchenakteure): Verteilung nach Zielindikation
Abbildung 4.13 Zellreprogrammierungsdienste und Produktanbieter (Branchenakteure): Verteilung nach Typ der direkt reprogrammierten Zellen
Abbildung 4.14 Dienst- und Produktanbieter für die Zellreprogrammierung (Branchenakteure): Verteilung nach Anwendungstyp
Abbildung 4.15 Dienst- und Produktanbieter für die Zellneuprogrammierung (Branchenakteure): Verteilung nach Art der zusätzlich angebotenen Dienste
Abbildung 4.16 Dienst- und Produktanbieter für die Zellneuprogrammierung (nicht-industrielle Akteure): Verteilung nach geografischem Standort
Abbildung 4.17 Dienst- und Produktanbieter für die Zellneuprogrammierung (nicht-industrielle Akteure): Verteilung nach Technologietyp
Abbildung 4.18 Zellreprogrammierungsdienst und Produktanbieter (nicht-industrielle Akteure): Verteilung nach Art des verwendeten Vektors
Abbildung 4.19 Dienst- und Produktanbieter für die Zellneuprogrammierung (nicht-industrielle Akteure): Verteilung nach Quellzelle für die iPSC-Generierung
Abbildung 5.1 Wettbewerbsanalyse von Dienst- und Produktanbietern für die iPSC-Generierung
Abbildung 5.2 Wettbewerbsanalyse von Direktreprogrammierungsdiensten und Produktanbietern
Abbildung 7.1 Analyse klinischer Studien: Umfang und Methodik
Abbildung 7.2 Klinische Studienanalyse: Verteilung nach Studienstatus
Abbildung 7.3 Klinische Studienanalyse: Kumulative Verteilung der Studien nach Registrierungsjahr, vor 2010-2019
Abbildung 7.4 Klinische Studienanalyse: Verteilung nach Studienphase
Abbildung 7.5 Klinische Studienanalyse: Verteilung nach Anzahl der eingeschriebenen Patienten und Jahr der Studienregistrierung, 2011-2019
Abbildung 7.6 Analyse klinischer Studien: Verteilung nach Studiendesign
Abbildung 7.7 Klinische Studienanalyse: Kumulativer Jahrestrend nach Rekrutierungsstatus der Studie
Abbildung 7.8 Klinische Studienanalyse: Verteilung nach Art des Sponsors/Kooperationspartners
Abbildung 7.9 Analyse klinischer Studien: Führende Akteure der Branche
Abbildung 7.10 Klinische Studienanalyse: Verteilung nach Fokusbereich
Abbildung 7.11 Klinische Studienanalyse: Verteilung nach Stammzelltyp
Abbildung 7.12 Klinische Studienanalyse: Kumulative Verteilung nach Stammzelltyp und Studienregistrierungsjahr
Abbildung 7.13 Klinische Studienanalyse: Verteilung nach Therapiegebiet
Abbildung 7.14 Klinische Studienanalyse: Jahrestrend der Aktivität für beliebte Therapiegebiete
Abbildung 7.15 Klinische Studienanalyse: Verteilung nach Patientenrekrutierung und Therapiegebiet
Abbildung 7.16 Klinische Studienanalyse: Jahrestrend bei der Patientenrekrutierung (in Tausend) für beliebte Therapiegebiete
Abbildung 7.17 Analyse klinischer Studien: Verteilung nach Stammzelltyp und therapeutischem Gebiet
Abbildung 7.18 Klinische Studienanalyse: Geografische Verteilung nach Anzahl der Studien
Abbildung 7.19 Klinische Studienanalyse: Geografische Verteilung nach Studienregistrierungsjahr und Rekrutierungsstatus
Abbildung 7.20 Klinische Studienanalyse: Geografische Verteilung nach eingeschlossener Patientenpopulation
Abbildung 8.1 Partnerschaften und Kooperationen: Verteilung nach Jahr der Partnerschaft
Abbildung 8.2 Partnerschaften und Kooperationen: Verteilung nach Art der Partnerschaft
Abbildung 8.3 Partnerschaften und Kooperationen: Verteilung nach Partnerschaftsjahr und Partnertyp
Abbildung 8.4 Partnerschaften und Kooperationen: Verteilung nach Art der Partnerschaft und Art des Partners
Abbildung 8.5 Partnerschaften und Kooperationen: Verteilung nach Stammzelltyp
Abbildung 8.6 Partnerschaften und Kooperationen: Verteilung nach therapeutischem Zielgebiet
Abbildung 8.7 Partnerschaften und Kooperationen: Verteilung nach Anwendung
Abbildung 8.8 Aktivste Spieler: Verteilung nach Anzahl der Partnerschaften
Abbildung 8.9 Partnerschaften und Kooperationen: Regionalanalyse
Abbildung 8.10 Partnerschaften und Kooperationen: Interkontinentale und intrakontinentale Vereinbarung
Abbildung 10.1 Globaler Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte, 2020-2030 (Mio. USD)
Abbildung 10.2 Globaler Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte: Verteilung nach Technologietyp, 2020-2030
Abbildung 10.3 Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für die episomale Reprogrammierung, 2020-2030 (Mio. USD)
Abbildung 10.4 Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für die mRNA-Reprogrammierung, 2020-2030 (Mio. USD)
Abbildung 10.5 Markt für Dienstleistungen und Produkte zur Zellreprogrammierung für die auf Sendai-Viren basierende Reprogrammierung, 2020-2030 (Mio. USD)
Abbildung 10.6 Markt für Zellumprogrammierungsdienste und -produkte für andere Umprogrammierungstechnologien, 2020-2030 (in Mio. USD)
Abbildung 10.7 Globaler Markt für Dienstleistungen und Produkte zur Zellreprogrammierung: Verteilung nach Quellzelle für die iPSC-Generierung, 2020-2030
Abbildung 10.8 Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für Fibroblasten, 2020-2030 (Mio. USD)
Abbildung 10.9 Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für mononukleäre Zellen aus peripherem Blut, 2020-2030 (Mio. USD)
Abbildung 10.10 Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für nicht spezifizierte somatische Zellen, 2020-2030 (Mio. USD)
Abbildung 10.11 Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für andere Zellen, 2020-2030 (Mio. USD)
Abbildung 10.12 Globaler Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte: Verteilung nach Anwendung, 2020-2030
Abbildung 10.13 Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für die Forschung, 2020-2030 (Mio. USD)
Abbildung 10.14 Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte für therapeutische Zwecke, 2020-2030 (Mio. USD)
Abbildung 10.15 Globaler Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte: Verteilung nach geografischen Schlüsselregionen, 2020-2030
Abbildung 10.16 Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte in Nordamerika, 2020-2030 (Mio. USD)
Abbildung 10.17 Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte in Europa, 2020-2030 (in Mio. USD)
Abbildung 10.18 Markt für Zellreprogrammierungsdienste und -produkte im asiatisch-pazifischen Raum und im Rest der Welt, 2020-2030 (Mio. USD)


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Zusammenfassung des Autors

Der Grad der Immunität gegen H1N1-Influenza-Stämme kann je nach Person variieren. Dies beeinflusst stark, wie sich die Krankheit in einer Population ausbreitet. Die Berücksichtigung solcher Variationen ist eine große Herausforderung für die Epidemiologie von Infektionskrankheiten. Wir untersuchen den Einfluss der genetischen Heterogenität auf Bevölkerungsebene auf die epidemische Ausbreitung verschiedener H1N1-Influenza-Stämme. Wir modellieren die Immunantwort bestimmter Ethnien auf eine Reihe von H1N1-Virusstämmen und verwenden diese Informationen, um die Krankheitsausbreitung für diese (Ethnizität, Virusstamm) Epidemiepaare zu untersuchen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass eine größere genetische Vielfalt auf der Ebene der Immunantwort, die zum Vorhandensein von Anfälligkeits-Subpopulationen mit einer breiten Anfälligkeitsverteilung führt, vor der Ausbreitung der Influenza in einer Population schützt. Wir zeigen auch, dass Populationen mit einer kleinen Anzahl hochanfälliger Individuen, aber mit einer großen Anzahl weniger anfälliger Individuen, kleinere Ausbrüche aufweisen sollten als Populationen mit derselben durchschnittlichen Anfälligkeit, die jedoch gleichmäßiger verteilt ist. Unsere Arbeit erfasst einige qualitative Trends der Influenza-Ausbreitung weltweit und bietet einen ersten Versuch zu verstehen, wie Anfälligkeitsheterogenitäten aufgrund von Variationen der Immunantwort die Krankheitsausbreitung in Populationen bestimmen.

Zitat: Sambaturu N, Mukherjee S, López-García M, Molina-París C, Menon GI, Chandra N (2018)Rolle der genetischen Heterogenität bei der Bestimmung des epidemiologischen Schweregrades der H1N1-Influenza. PLoS Comput Biol 14(3): e1006069. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006069

Editor: Cecile Viboud, National Institutes of Health, VEREINIGTE STAATEN

Empfangen: 14. Juni 2017 Akzeptiert: 26. Februar 2018 Veröffentlicht: 21. März 2018

Urheberrechte ©: © 2018 Sambaturu et al. Dies ist ein Open-Access-Artikel, der unter den Bedingungen der Creative Commons Attribution License vertrieben wird und die uneingeschränkte Verwendung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium gestattet, sofern der ursprüngliche Autor und die Quelle angegeben werden.

Datenverfügbarkeit: Alle Daten zur HLA-Allelfrequenz sind in der Allel Frequency Net Database (http://www.allelefrequencies.net/hla6006a.asp) verfügbar. Die Daten können heruntergeladen werden, indem die gewünschte ethnische Zugehörigkeit als Suchabfrage eingegeben wird. Alle Proteinsequenzen für H1N1-Virusstämme sind über UniProt (http://www.uniprot.org/proteomes/) erhältlich. Das Proteom jedes Virusstamms kann durch Eingabe des Stammnamens als Suchabfrage abgerufen werden. Alle im Rahmen dieser Arbeit berechneten Parameter sind in der Veröffentlichung und den Begleitinformationen enthalten.

Finanzierung: Wir danken dem Department of Science and Technology (DST) (http://www.dst.gov.in/) und der Mathematical Biology Initiative (DSTO/PAM/GR-1303) der indischen Regierung für die bereitgestellten Mittel. Wir danken auch dem RP7 IRSES Network in Mathematics for Health and Disease (INDOEUROPEAN-MATHDS, Projektfinanzhilfevereinbarung Nr. 317893, http://cordis.europa.eu/project/rcn/107005_en.html) für die finanzielle Unterstützung. Wir danken dem PRISM-Projekt am IMSc, Chennai (12-R&D-IMS-5.02-0201, https://www.imsc.res.in/). MLG dankt dem Medical Research Council (www.mrc.ac.uk) für die Unterstützung durch ein Skills Development Fellowship (MR/N014855/1). Die Geldgeber spielten keine Rolle beim Studiendesign, der Datenerhebung und -analyse, der Entscheidung zur Veröffentlichung oder der Erstellung des Manuskripts.

Konkurrierende Interessen: Die Autoren haben erklärt, dass keine konkurrierenden Interessen bestehen.


Genetische sexuelle Differenzierung bei CRC

Geschlechtsunterschiede bei Darmkrebs sind möglicherweise nicht ausschließlich auf endokrine Unterschiede zurückzuführen, da altersabhängige Veränderungen von Östrogen oder HRT nicht immer mit der Inzidenz und dem Fortschreiten der Erkrankung übereinstimmen. Eine solche hormonunabhängige sexuelle Dichotomie bei CRC kann durch sexuelle Differenzierung bei der genetischen und epigenetischen Regulation von Proteinen entstehen, die das Zellwachstum und die Zellproliferation, Immunantworten und den Stoffwechsel kontrollieren. Es gibt starke Hinweise darauf, dass unterschiedlich exprimierte Gene und Proteine ​​eine wichtige Rolle bei den Geschlechtsunterschieden bei CRC spielen können (220).

Wie bereits erwähnt, treten rechtsseitige (proximale) Tumoren überwiegend bei Frauen und älteren Patienten auf und sind seltener als linksseitige distale Tumoren (23, 24). Proximale Tumoren weisen eine höhere Mikrosatelliteninstabilität, Hypermethylierung und Mutationslast auf, während distalere Tumoren durch eine chromosomale Instabilität gekennzeichnet sind (221, 222). Die Belastung durch genetische Mutationen variiert auch zwischen männlichen und weiblichen CRC-Patienten. Mehrere Berichte haben gezeigt BRAF, KRAS, PIK3CA und PTEN sind bei rechtsseitigen Tumoren stärker mutiert, während APC und TP53 zeigen höhere Mutationsraten bei linksseitigen Tumoren, auch wenn sie auf beiden Seiten an der Spitze stehen (223). Interessant, BRAF Mutationen, besonders BRAF V600E, treten überwiegend bei Frauen auf und wurden mit einer schlechten Prognose in Verbindung gebracht (224). Es gibt Hinweise darauf, dass das Onkogen KRAS zeigt einen altersabhängigen Geschlechtsunterschied, wobei ältere männliche Patienten eine höhere Anzahl von KRAS Mutationen als ältere weibliche CRC-Patienten, obwohl die untersuchten Zahlen klein bleiben (225). Männliche und weibliche CRC-Patienten zeigen eine signifikant unterschiedliche Häufigkeit von KRAS Mutationen bei MSI-hohen Tumoren mit hoher und niedriger Mutationslast (226). Ebenfalls, KRAS Die Missense-Mutation Q61K wurde mit dem weiblichen Geschlecht in Verbindung gebracht (227). Die Tatsache, dass Frauen dazu neigen, mehr rechtsseitigen Dickdarmkrebs zu haben, und KRAS bei diesen Krebsarten häufiger mutiert ist, könnte die Interpretation von Geschlechtsunterschieden KRAS komplexer. EGFR (HER-1 oder erbB-1) ist das wichtigste therapeutische Ziel bei CRC-Patienten in Abwesenheit von KRAS/NRAS Mutationen (228) und Geschlechtsunterschiede im CRC-Überleben wurden für spezifische Keimbahnpolymorphismen innerhalb der EGFR Gen (229). Es ist wichtig zu beachten, dass Östrogen eine Transaktivierung von EGFR . verursachen kann über ein nicht-genomischer Weg, der durch die Membran ER mERα wirkt, um die Zellproliferation bei vielen Krebsarten voranzutreiben (230). Sexueller Dimorphismus bei Onkogenexpression und Mutationen hat einen wichtigen Einfluss auf die differenzielle CRC-Entwicklung (231). Molekulare Analysen fanden das Onkogen STK11 (auch als LKB1 bekannt) bei Männern häufiger mutiert als bei Frauen (22,8% vs. 11,3%) (232). Die STK11 Gen spielt eine wichtige Rolle als Tumorsuppressor, indem es AMPK aktiviert, um den AKT-Signalweg zu hemmen und seine genetische Abschaltung in CRC-Zelllinien reduziert die Invasion und das metastatische Potenzial. Der Sex-Bias in STK11 Die Mutationshäufigkeit kann klinische Auswirkungen haben, um die Patientenempfindlichkeit gegenüber mTOR- und SRC-Inhibitoren vorherzusagen.

Das β-Catenin-Gen (CTNB1) ist ein bekanntes Treibergen von CRC (233) und die onkogene Rolle von aberrant aktiviertem β-Catenin in Kolonepithelzellen wird durch mehrere Studien gestützt (234). Die Überaktivierung des Wnt-Signalwegs treibt die Akkumulation von β-Catenin im Zellkern und fördert die Transkription vieler Onkogene wie MEIN C und CCND1 (235). Außerdem verschiedene CTNB1 Mutationen könnten die Empfindlichkeit gegenüber WNT-Inhibitoren, die den Sexualdimorphismus der klinischen Ergebnisse bei CRC-Patienten beeinflussen, unterschiedlich beeinflussen (236).

Jüngste Studien legen nahe, dass sich die Proteome von Darmkrebs bei Männern und Frauen unterscheiden können. Es wurde berichtet, dass die Überexpression bestimmter miRNAs in zirkulierenden miRNAs und Dickdarmtumorgewebe von CRC-Patienten geschlechtsspezifisch ist (237). In einem weiblichen CRC-Mausmodell wurde gezeigt, dass ein Mangel an miRNA-10a-Expression die Kolontumorogenese in Synergie mit aktiviertem Wnt-Signalweg verstärkt (238). Andere miRNA-Familien zeigen ebenfalls geschlechtsspezifische Unterschiede in der Expressionsdivergenz, wie die miR-10-Familie und die miR-34-Familie, die beide an der CRC-Entwicklung beteiligt sind (239). Ein vielversprechender geschlechtsdifferenzierter Biomarker in DNA-Methylierungspanels ist miR-137, der die Zellproliferation, -migration und -invasion in Lungenadenomen und CRC hemmt (240, 241), möglicherweise durch negative Regulation der TCF4-Expression und Promotormethylierung . Epigenetische Faktoren wie DNA-Methylierung können auch eine wichtige Rolle bei der CRC-Genexpression, Zelldifferenzierung und genetischen Prägung spielen (242) und DNA-Hypomethylierung wurde mit einer erhöhten Krebserkrankung in Verbindung gebracht (243). Die Gene, die den circadianen Rhythmus regulieren, können auch zu einer besseren Prognose bei Frauen mit Dickdarmkrebs beitragen. Polymorphismen in der UHR Sequenz und die Expressionsniveaus von miRNAs, die die Clock-Gene regulieren, waren mit einem längeren Gesamtüberleben von Frauen mit metastasierendem Kolorektalkarzinom im Vergleich zu Männern verbunden (244).

Eine Reihe genetischer Syndrome wurde mit einem erhöhten CRC-Risiko in Verbindung gebracht. Die häufigsten davon sind das Lynch-Syndrom (Mutationen in DNA-Mismatch-Reparatur-Genen) und die familiäre adenomatöse Polyposis oder FAP (APC Mutationen). Zusammengenommen machen diese Syndrome nur 5% aller CRC-Fälle aus. Es wurde berichtet, dass Lynch-Syndrom/hereditäres nicht-polypöses kolorektales Karzinom (HPNCC) und familiäre adenomatöse Polyposis (FAP) eine signifikante geschlechtsspezifische Kluft beim assoziierten CRC-Risiko aufweisen (245). Beim Lynch-Syndrom/HPNCC haben Frauen ein kumulatives CRC-Lebensdauerrisiko von 30%, während Männer ein Risiko von 54% haben. Andererseits weisen FAP-Patienten Desmoide mit geschlechtsspezifischen Wachstumsmerkmalen und unterschiedlichem Ansprechen auf die medikamentöse Therapie auf. Es ist unklar, ob Geschlechtsunterschiede oder echter Sexualdimorphismus dem Unterschied in der CRC-Inzidenz zwischen Männern und Frauen, die mit diesen Syndromen geboren wurden, zugrunde liegen. Weitere Arbeiten sind erforderlich, um die wechselwirkenden Effekte und die relativen Beiträge geschlechtsspezifischer Genexpressionssignaturen zur Tumorentstehung bei CRC aufzuklären.


Militärische Entschädigung SRCA Handbücher und Ressourcenbibliothek

  • Handbuch des Todes
  • Kapitel 1 Gesetzgebung und Definitionen
  • 1.20 Nach dem Tod des Arbeitnehmers geborene Kinder des Arbeitnehmers
  • 2.1 Schadensersatzansprüche nach dem Tod
  • 4.1 Ermittlung von 'Anhängern', die möglicherweise Anspruch auf Entschädigung haben
  • 8.1 Form der Pauschalermittlung
  • 23.1 Protokolle für Telefongespräche und persönliche Treffen mit MRCC-Kunden
  • 25.1 Überwachungsrichtlinien
  • 40.1 Prioritäten bei der Geltendmachung von Schadensersatzansprüchen
  • 61.1 Abdeckung des ADF durch das SRK-Gesetz - ab 1. Dez. 1988
  • 62,1 Veteranen' Children Education Scheme (VCES)
  • 64.1 Gesetz von 1971
  • 70.1 Konstituierende Elemente der 'Defence Force'
  • 71.2 Reserven
  • Kapitel 1 Übersicht
  • 6.1 Geltendmachung von Ansprüchen
  • 7.1 Verletzungsmeldung - SRCA 1988
  • 8.1 Mitarbeiter
  • 9.1 Welche Beschäftigungsfolgen sind erstattungsfähig?
  • 13.1 Was sind Grundsatzerklärungen (SOP)
  • 16.1 In Zusammenhang mit Arbeitsunfällen
  • 17.1 Zusammenfassung – Verletzung während der angegebenen Reise
  • 18.1 ADF und Zivilsport
  • 19.1 Gewalttaten
  • 20.1 Unbeabsichtigte Folgen einer medizinischen Behandlung
  • 22.1 Deklarierte Berufskrankheiten - S7(1), SRCA
  • 23.1 Psychiatrische Erkrankungen
  • 25.1 Angemessene Disziplinarmaßnahmen
  • 26.1 Schwerwiegendes und vorsätzliches Fehlverhalten – SRCA
  • 27.1 Versäumnis, eine bestehende Bedingung bei der Einstellung zu erklären
  • 2.1 Sicherheit, Rehabilitation und Entschädigung (spezifizierte Krankheiten) Mitteilung 2007 (1)
  • 10.1 Relevante Begriffsbestimmungen - S4(1), SRK-Gesetz
  • 22.1 Grundprinzipien
  • 24.1 Richtlinien für die Zulassung von physiotherapeutischen Behandlungen
  • Kapitel 1 Übersicht
  • 5.1 Genehmigter Leitfaden und Bewertungsgrundsätze
  • 6.1 Feststellung, Zahlung und zu zahlende Zinsen
  • 8.1 Verlusttabelle - S39
  • 9.1 Verletzungstabelle
  • Richtlinien und Verfahren für die Bearbeitung von Schadensersatzansprüchen, die von Mitarbeitern von F-111 Entsiegelung/Wiederversiegelung eingereicht werden

Anmerkungen

Dateiname Beschreibung
efs25119-sup-0001-Appendix_D.xlsxMS Excel, 191,9 KB Abschätzungen der ernährungsbedingten Exposition gegenüber dem Lebensmittelenzym-TOS und dem SMT-Äquivalent im Detail

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