Optimatch BLUTSPENDEZENTRALE XXXXX Best-match Algorithmus für die erythrozytäre Versorgung chronisch transfusionsbedürftiger Patienten Christof Jungbauer Blutdepotbeauftragte Wien, 5. Mai und 9. Juni 2015 Blutspendedienst
1 2 3 4 Inhalt Immunisierungsraten und Antikörperprävalenzen Strategien zur Vermeidung von Immunisierungen Wie funktioniert ein Best-Match Programm? Ergebnisse BLUTSPENDEZENTRALE XXXXX Blutspendedienst
Immunisierungsraten und Antikörperprävalenzen Alloantikörper 1 Einflussfaktoren: Immunisierung Genetische Disposition Grunderkrankung/ Reaktionslage Antigenprofil Antigen-Eigenschaften Antigenmenge Prävalenz Anzahl Expositionen (Transfusionen/ Schwangerschaften) Antigenprofile Spender/Empfänger (Ethnien)
1 natürlicher Hintergrund Immunisierungsraten und Antikörperprävalenzen Hintergrund, nicht-chron. transfusionsbed. Population alle Angaben in % Blutspender 1 männliche Erstspender 0,07 gesamt 0,2 weibliche Erstspender 0,36 Schwangerschaft Anti-D-Bildung 2 (ohne Prophylaxe) 8 andere Spezifitäten < 0,8 Immunisierung pro EK: normale Reaktionslage 0,2 3 Trauma 1,37 4 Immunsupprimiert 0,1 5 Prävalenz in einem Schwerpunktkrankenhaus 2-3 1 Österreichisches Rotes Kreuz, BSD 2 Kee Fung K. JOGC 2003
1 natürlicher Hintergrund Immunisierungsraten und Antikörperprävalenzen Hintergrund, nicht-chron. transfusionsbed. Population alle Angaben in % Blutspender 1 männliche Erstspender 0,07 gesamt 0,2 weibliche Erstspender 0,36 Schwangerschaft Anti-D-Bildung 2 (ohne Prophylaxe) 8 andere Spezifitäten < 0,8 transfundierte Patienten Immunisierung pro EK: normale Reaktionslage 0,2 3 Trauma 1,37 4 Immunsupprimiert 0,1 5 Prävalenz in einem Schwerpunktkrankenhaus 2-3 1 Österreichisches Rotes Kreuz, BSD 2 Kee Fung K. JOGC 2003 3 Schoenewille H. Transfusion 2006 4 Tormey CA. Mil Med 2009 5 Perseghin P. Bone Marrow Transplant 2003
Antikörperprävalenz chronisch transfusionsbedürftiger Patientengruppen 1 SCD global ~ 300.000 neue Patienten/a Antikörperprävalenz: 18-47% 1 Immunisierungsinzidenz: 1,7-3,8/100 Tx 1 1 Campbell-Lee SA. Transfusion 2012 Thal global ~ 4% Allelträger Westafrika ~ 25% Allelträger Antikörperprävalenz: 5,2-30% 2-6 2. Weatherall DJ. Hematology. 8th ed. 2006 3. Sirchia G. Transfusion 1985 4. Ameen R. Transfusion 2003 5. Azarkeivan A. Pediatr Hematol Oncol 2011 6. Cheng CK. Transfusion 2012 SCD und Thal sind global für 3,4% der Mortalität unter 5 Jahren und in Afrika für 6,4% der Gesamtmortalität verantwortlich
Antikörperprävalenz chronisch transfusionsbedürftiger Patientengruppen 1 Leukämien Inzidenz 12,4 (m) bzw. 7,7 (w)/ 100.000 ICD-10C91 95 Antikörperprävalenz: 9% 1 1 Schoenewille H. Transfusion 1999 MDS Inzidenz bei über 80-Jährigen > 50/ 100.000 2 Übergang in akute Leukämien in 25% 2 Antikörperprävalenz: 15% 3 2. Neukirchen J. Leuk Res 2011 3. Sanz C. Transfusion 2013 Malignome gesamt Inzidenz 445 (m) bzw. 349 (w)/ 100.000 1 ICD-10 C91 95 - Alloimmunisierungsinzidenzbei soliden Tumoren 0.68% 4 unter Radio- oder Chemotherapie 4. Antić A. Vojnosanit Pregl. 2011
Antikörperprävalenz chronisch transfusionsbedürftiger Patientengruppen 1 AIHA Alloantikörperprävalenz: 33.4% 1 1 Seyfried H. Mater Med Pol. 1990 Bei freiem Autoantikörper im Serum Auto- und Panagglutinine
Antikörperprävalenz chronisch transfusionsbedürftiger Patientengruppen 1 Krankheit Allo-Ak-Prävalenz (%) Ak-Inzidenz (pro 100 EKs) Referenz Campbell-Lee SA. Transfusion 2012 SCD 18-47 1,7-3,3 Thal 5,2-30 MDS 15 Pre-HSCT 6 0,54 Post-HSCT 1 0,12 WAIHA 17,5-31,5 Solide TU 0,52 Weatherall DJ. Hematology. 8th ed. 2006 Ameen R. Transfusion 2003 Sanz C. Transfusion 2013 Perseghin P. Bone Marrow Transplant. 2003 Perseghin P. Bone Marrow Transplant. 2003 Wallhermfechtel MA. Transfusion 1984 Antić A. Vojnosanit Pregl. 2011
Alloimmunisierungsinzidenz, wenn bereits Antikörper vorliegen 1 transfusion-induced alloimmunization 1-4 Wenn bereits Alloantikörper gebildet worden sind, erhöht sich das Risiko, dass weitere Spezifitäten gebildet werden. -20-fach auch bei sporadischen Transfusionen 1 1 Zimring JC. Transfusion 2011 2 Cox JV. Arch Intern Med 1988 3 Schoenewille H. Transfusion 1999 4 Schoenewille H. Transfusion 2006
Welche Patienten profitieren von einem Best-Match Programm? 1 Hämoglobinopathien HämolytischeAnämien Hämatologische Erkrankungen SCD, Thal WAIHA, PNH, G-6-PDH-Mangel, PK-Mangel, MDS, OMF, andere Anämien Blutgruppenserologische Probleme Auto- und Panagglutinine
www.roteskreuz.at Strategien, um Immunisierungen zu vermeiden Prophylaktisches Matching Ag-Matching Ak-Prävalenz (%) Ak-Inzidenz pro 100 Tx 2 C, c, E, e, K 23,4 14,3 Thal 1 C, E, K 29 15,4 SCD 2 C, E, K, S, Fyb, Jkb 29 8,7 SCD 2 20 Antigene 7 % SCD 3 0,1 1 Michail-Merianou V. Vox sang 1987 2 Castro O. Transfusion 2002 3 Lassalle-Williams M. Transfusion 2011
Was ist ein Best-Match Programm für die erythrozytäreversorgung chronisch transfusionsbedürftiger Patienten? Abgleich der Antigenprofile von Empfänger und potent. Spendern. 3 Durch ein Best-Match Programm (zb.: Optimatch) wird aus einem Konservenpool das am besten zu einem bestimmten Empfänger passende ausgesucht. Das ausgesuchte Blutprodukt weist die geringste errechnete Immunisierungswahrscheinlichkeitfür den bestimmten Empfänger auf.
Warum werden die chronisch transfusionsbedürftigen Patienten genetisch typisiert? 3 1. Mischpopulationen: antransfundierte Patienten weisen Mischpopulationen von Erythrozyten auf. Die genetische Typisierung (leukozytäre-dna) weist die individuelle Blutgruppe nach und wird durch Transfusionen nicht beeinflusst. 2. Auto- und Panagglutinine: Autoantikörper können die Phänotypisierung stören oder unmöglich machen.
Optimatch-Programm: praktische Durchführung I 3 genetisches Patienten Antigenprofil Datenbank Errechnen eines individuellen Scores für jedes einzelne Erytrozytenkonzentrat Das am wenigsten immunogene EK hat den höchsten Score Welche EKs von genetisch typisierten Spendern sind derzeit auf Lager? Blutspender # Blutspender # Antigenprofil Blutspender # Antigenprofil Blutspender # Antigenprofil Blutspender # Antigenprofil Blutspender # Antigenprofil Blutspender # Antigenprofil Blutspender # Antigenprofil Blutspender # Antigenprofil Blutspender # Antigenprofil Blutspender # Antigenprofil Blutspender # Antigenprofil Blutspender # Antigenprofil 25.000 Antigenprofil
www.roteskreuz.at Immunogenität von erythrozytären Antigenen CA Tormey, G Stack. Blood 2013 3
Immunogenität von erythrozytären Antigenen Antigen Antigen frequency in Caucasians Absolute antigenpotency Expected immunization rate/ random txin Ag neg Expected immunization rate/ random tx/ random patient phenotype 3 D 0,85 0,80000 0,6800 0,1020 K 0,09 0,05000 0,0045 0,0041 E 0,29 0,01750 0,0051 0,0036 Run Jka 0,77 0,01850 0,0142 0,0033 Lua 0,08 0,02000 0,0016 0,0015 Lea 0,22 0,00800 0,0018 0,0014 P1 0,79 0,00600 0,0047 0,0010 Leb 0,72 0,00445 0,0032 0,0009 c 0,8 0,00485 0,0039 0,0008 M 0,78 0,00450 0,0035 0,0008 Fya 0,66 0,00320 0,0021 0,0007 Cw 0,02 0,03500 0,0007 0,0007 C 0,68 0,00275 0,0019 0,0006 S 0,55 0,00065 0,0004 0,0002 V 0,01 0,01050 0,0001 0,0001 N 0,72 0,00035 0,0003 0,0001 e 0,98 0,00355 0,0035 0,0001 s 0,89 0,00070 0,0006 0,0001 Jkb 0,74 0,00020 0,0001 0,0000 Fyb 0,83 0,00025 0,0002 0,0000 Modified from: CA Tormey, G Stack. Blood 2013 www.roteskreuz.at
Optimatch-Programm Warum Best-Match und nicht Exakt-Match? 3 In vielen Fällen passen die verfügbaren EKs nicht bezüglich 100% der Antigene zur Anfrage. Die Bewertung jedes Mismatches erfolgt entsprechend dem Immunisierungspotential.
Optimatch-Programm: praktische Durchführung II Anforderungen in der Blutbank 1. hochgradige Spendertypisierung 3 zb 25.000 beste Spender auf 42 Antigene (~ 1 Mio Antigenbestimmungen) 2. Datenbankstrukturen und Algorithmen Empfängerprofil und Profile aller vorhandenen EKs müssen mit einander abgeglichen und bewertet werden
Bisherige Ergebnisse des Optimatch-Programms Implementierung im St. Anna Kinderspital: Feb 2009 durch Dr. Volker Witt 3 chronisch transfusionsbedürftige nicht-onkologische Patienten SCD, Thal, andere Anämien
Optimatch Best matchprogramm für chronisch transfusionsbedürftige Patienten des St. Anna Kinderspitals www.roteskreuz.at 3
Optimatch Best matchprogramm für chronisch transfusionsbedürftige Patienten des St. Anna Kinderspitals www.roteskreuz.at 3
Ergebnisse des Best-Match Programms Outcome of the Best-Match programm in pediatric patients with chronic anemia St. Anna Childrens Hospital, Feb. 2012 Oct 2014, 34 month observation period Patients participating 64 Patients transfused 54 RBC units transfused 2246 4
Ergebnisse des Best-Match Programms Number of units 250 200 Red cell units transfused per patient St. Anna Childrens Hospital, Feb. 2012 Oct 2014 150 4 100 50 Patients transfused 54 RBC units transfused 2246 Mean 41,6 Median 36 StDev 41,4 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 Patient
Ergebnisse des Best-Match Programms Outcome of the Best-Match programm in pediatric patients with chronic anemia St. Anna Childrens Hospital, Feb. 2012 Oct 2014, 34 month observation period Patients participating 64 Patients transfused 54 RBC units transfused 2246 4 RBC units for SCD 582 1,7-3,8% RBC units for Thal 1181 RBC units for others 483 Immunization rate/ 100 Tx 1 1 Campbell-Lee SA. Transfusion 2012
Ergebnisse des Best-Match Programms Outcome of the Best-Match programm in pediatric patients with chronic anemia St. Anna Childrens Hospital, Feb. 2012 Oct 2014, 34 month observation period Alloimmunizations expected > 20 Alloimmunizations observed 1? 4
Ergebnisse des Best-Match Programms Outcome of the Best-Match programm in pediatric patients with chronic anemia St. Anna Childrens Hospital, Feb. 2012 Oct 2014, 34 month observation period Alloimmunizations expected > 20 Alloimmunizations observed 1? 4 Anti-E (+/- ICT 37 C) naturally-occurring Ab?
Zusammenfassung Best-Match: personalisierte Transfusionsmedizin Erythrozytenkonzentrate sind optimal auf den Empfänger abgestimmt Algorithmus: evidenzbasiert, entsprechend Ag-Immunogenität 4 Immunisierungswahrscheinlichkeit wird signifikant gesenkt www.roteskreuz.at
Optimatch - Arbeitsgruppe 4 Best-Match Match- Programm St. Anna Kinderspital Sabine Bräuer Herbert Pichler Volker Witt Best-Match Match- Programm TFM PMU Salzburg Christoph Grabmer Blutgruppengenotypisierung Peter Rabitsch Brigitte Redl Claudia Hobel Xaver Fanninger Eva Fuchs Dieter W. M. Schwartz Wolfgang Allhoff Wolfgang R. Mayr Immunologie Andrea Neumahr Elisabeth Schistal Christof Jungbauer Peter Völkl IT Eva Rohde www.roteskreuz.at
4 Österreichisches Rotes Kreuz Wiedner Hauptstrasse 32 1040 Wien email: jungbauer@redcross.at www.roteskreuz.at