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Das eintägige Leibniz-Symposium zu Biomarkern wurde gemeinsam organisiert durch den Forschungsverbund Leibniz Gesundheitstechnologien, das Deutsche Zentrum für Lungenforschung (DZL), das Forschungs­zentrum Borstel − Leibniz-Zentrum für Medizin und Biowissenschaften und das Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften − ISAS. Es braucht dringend neue verlässliche und einfach zu messende Biomarker, um Krankheiten früher vorherzusagen und individuelle Therapien zu ermöglichen – darüber waren sich Experten aus Industrie, Forschung und Klinik zum Abschluss des Biomarker-Symposiums von Leibniz Gesundheitstechnologien einig. Zwar gebe es bereits zahlreiche vielversprechende Ansätze, doch in der Klinik würden davon bislang noch immer zu wenige zum Einsatz kommen. Dies verdeutlichte beispielsweise DZL-Vorstandsmitglied Prof. Dr. Tobias Welte von der Medizinischen Hochschule Hannover, Direktor des DZL-Standortes BREATH in Hannover in seinem Vortrag zu Biomarkern bei Pneumonien: Zu teuer, zu ungenau oder zu zeitaufwendig zu messen – so laute leider noch viel zu oft das Urteil in der Praxis. Dabei sei der Bedarf in Kliniken groß: Exakte Biomarker könnten Auskunft über die Schwere der Erkrankung oder den Erfolg einer eingeleiteten Therapie geben.  Abhilfe könne hier nur eine möglichst frühe und disziplinübergreifende Zusammenarbeit von Forschern, Ärzten und Industrie schaffen. Frühes Einbinden anderer Disziplinen ist entscheidend für eine effiziente Biomarker-Entwicklung Auch die Diskussion im WorldCafé des Symposiums knüpfte an diesem Punkt an, wie Prof. Dr. Heinz Fehrenbach vom Forschungszentrum Borstel in seiner Zusammenfassung verdeutlichte: „Interdisziplinäres Arbeiten ist bei der Biomarker-Forschung unverzichtbar. Ein Biomarker kann es nur bis zur Anwendung in der Klinik schaffen, wenn man alle Experten einbindet und frühzeitig klärt, welche Parameter im täglichen Klinikeinsatz überhaupt praktikabel und bezahlbar sind.“ Auch Statistiker sollten frühzeitig in die Biomarker-Entwicklung einbezogen werden, wie Dr. Jörg Polzehl vom Weierstraß-institut für Angewandte Analysis und Stochastik erläuterte: „Die Wahl des optimalen statistischen Modells ist oft das entscheidende Puzzleteil, das einen verlässlichen Biomarker auszeichnet. Je früher wir Mathematiker wissen, welche Daten von hoher klinischer Relevanz sind, desto weniger unnötige Umwege muss man später bei der Validierung des Biomarkers gehen.“