Hintergrund: Die onkologische Forschung hat signifikante Fortschritte in der Behandlung maligner Neoplasien erzielt, doch bleibt die Therapie des hochgradig serösen Ovarialkar- zinoms (HGSOC) eine herausfordernde Aufgabe. Trotz der Verfügbarkeit genetischer Informationen und moderner Behandlungsmethoden sind die Überlebensraten bei fortgeschrittenen Stadien noch verbesserungswürdig. Die Entwicklung individualisierter Therapieansätze basierend auf spezifischen Biomarkern und molekularen Signaturen steht im Mittelpunkt der aktuellen Forschungsbemühungen. Ziel der Studie: Diese Arbeit zielt darauf ab, durch die Identifizierung und Charakterisie- rung spezifischer tumorbiologischer Eigenschaften bei HGSOC, eine Verbesserung in der klinischen Entscheidungsfindung zu erreichen. Die Entwicklung eines prädiktiven Genpanels, das eine maßgeschneiderte Therapie ermöglichen könnte, steht im Fokus, mit dem Ziel, die Behandlungsergebnisse für Patientinnen zu optimieren. Ergebnisse: Durch die Anwendung von Metaanalysen, Regressionsanalysen und Genomsequenzierung wurde versucht, eine Gen-Signatur zu identifizieren, die den Erfolg chirurgischer Interventionen vorhersagen kann. Die Studie hat eine Reihe potenzieller Biomarker identifiziert, die für die Entwicklung einer präzisen prognostischen Signatur relevant sein könnten. Trotz intensiver Forschungsbemühungen konnte jedoch keine definitive Signatur festgelegt werden, die eine vollständige Resektion bei HGSOC verlässlich vorhersagt. Die Herausforderungen bei der Validierung und der komplexen Natur der Tumorerkrankung wurden hervorgehoben. Schlussfolgerung: Die Studie unterstreicht die Komplexität in der Entwicklung von prädiktiven Modellen für die Behandlung von HGSOC und die Notwendigkeit weiterführender Forschung in diesem Bereich. Die Ergebnisse legen den Grundstein für zukünftige Untersuchungen, die darauf abzielen, die Mechanismen der Krankheit besser zu verstehen und präzisere, personalisierte Therapieansätze zu entwickeln. Die Integration der gewonnenen Erkenntnisse in die klinische Praxis erfordert eine interdisziplinäre Zusammenarbeit und die Entwicklung innovativer methodischer Ansätze, um die Behandlungsergebnisse bei HGSOC und anderen malignen Erkrankungen zu verbessern.
Background: Oncological research has made significant progress in the treatment of malignant neoplasms, yet the therapy of high-grade serous ovarian carcinoma (HGSOC) remains a challenging task. Despite the availability of genetic information and modern treatment methods, survival rates at advanced stages are still in need of improvement. The development of personalized therapy approaches based on specific biomarkers and molecular signatures is at the forefront of current research efforts. Objective of the study: This work aims to achieve an improvement in clinical decisionmaking by identifying and characterizing specific tumor biological properties in HGSOC. The focus is on developing a predictive gene panel that could enable tailored therapy, with the goal of optimizing treatment outcomes for patients. Results: Through the application of meta-analyses, regression analyses, and genome sequencing, an attempt was made to identify a gene signature that can predict the suc- cess of surgical interventions. The study identified a series of potential biomarkers that could be relevant for the development of a precise prognostic signature. Despite intensive research efforts, however, no definitive signature could be established that reliably pre- dicts complete resection in HGSOC. The challenges of validation and the complex nature of the tumor disease were highlighted. Conclusion: The study emphasizes the complexity in developing predictive models for the treatment of HGSOC and the need for further research in this area. The results lay the foundation for future investigations aimed at better understanding the mechanisms of the disease and developing more precise, personalized therapy approaches. Integrating the findings into clinical practice requires interdisciplinary collaboration and the develop- ment of innovative methodological approaches to improve treatment outcomes in HGSOC and other malignant diseases.
