optimatch jungbauer blutdepotbeauftragte 20150428 ... · outcome of the best-match programm in...

Optimatch

Best-match Algorithmus für die

erythrozytäre Versorgung chronisch

transfusionsbedürftiger Patienten

Christof JungbauerBlutdepotbeauftragteBlutspendezentrale für Wien, Niederösterreich und BurgenlandWien, 5. Mai und 9. Juni 2015

BLUTSPENDEZENTRALE | XXXXX

Blutspendedienst

Inhalt

BLUTSPENDEZENTRALE | XXXXX

Immunisierungsraten und Antikörperprävalenzen

Strategien zur Vermeidung von Immunisierungen

Wie funktioniert ein Best-Match Programm?

Ergebnisse

Blutspendedienst

4

3

2

1


Immunisierung

Genetische DispositionGrunderkrankung/ ReaktionslageAntigenprofilAntigen-EigenschaftenAntigenmenge

Alloantikörper

Prävalenz

Anzahl Expositionen (Transfusionen/ Schwangerschaften)Antigenprofile Spender/Empfänger (Ethnien)

Einflussfaktoren:

1


Hintergrund, nicht-chron. transfusionsbed. Population

männliche Erstspender 0,07weibliche Erstspender 0,36

Schwangerschaft Anti-D-Bildung2 (ohne Prophylaxe)

andere Spezifitäten < 0,8

Immunisierung pro EK: normale ReaktionslageTrauma 1,374

Immunsupprimiert 0,15

Prävalenz in einem Schwerpunktkrankenhaus 2-3

Blutspender1 gesamt 0,2

8

alle Angaben in %

0,23

1 Österreichisches Rotes Kreuz, BSD 2 Kee Fung K. JOGC 2003

1

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rlich

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Hintergrund, nicht-chron. transfusionsbed. Population

männliche Erstspender 0,07weibliche Erstspender 0,36

Schwangerschaft Anti-D-Bildung2 (ohne Prophylaxe)

andere Spezifitäten < 0,8

Immunisierung pro EK: normale ReaktionslageTrauma 1,374

Immunsupprimiert 0,15

Prävalenz in einem Schwerpunktkrankenhaus 2-3

Blutspender1 gesamt 0,2

8

alle Angaben in %

0,23

1 Österreichisches Rotes Kreuz, BSD 2 Kee Fung K. JOGC 2003 3 Schoenewille H. Transfusion 20064 Tormey CA. Mil Med 2009 5 Perseghin P. Bone Marrow Transplant 2003

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1

Blutspendezentrale für Wien, Niederösterreich und Burgenland

Antikörperprävalenz chronisch transfusions-bedürftiger Patientengruppen

SCD global ~ 300.000 neue Patienten/a

Antikörperprävalenz: 18-47%1

Immunisierungsinzidenz: 1,7-3,8/100 Tx1

Thal global ~ 4% Allelträger

Westafrika ~ 25% Allelträger

Antikörperprävalenz: 5,2-30%2-6

2. Weatherall DJ. Hematology. 8th ed. 20063. Sirchia G. Transfusion 19854. Ameen R. Transfusion 20035. Azarkeivan A. Pediatr Hematol Oncol 20116. Cheng CK. Transfusion 2012

1 Campbell-Lee SA. Transfusion 2012

1

SCD und Thal sind global für 3,4% der Mortalität unter 5 Jahren und in Afrika für 6,4% der Gesamtmortalität verantwortlich



Leukämien Inzidenz 12,4 (m) bzw. 7,7 (w)/ 100.000

ICD-10C91–95 Antikörperprävalenz: 9%1

MDS Inzidenz bei über 80-Jährigen > 50/ 100.0002

Übergang in akute Leukämien in 25%2

Antikörperprävalenz: 15%3

Malignome gesamt Inzidenz 445 (m) bzw. 349 (w)/ 100.0001

ICD-10 C91–95

- Alloimmunisierungsinzidenz bei soliden Tumoren 0.68%4

unter Radio- oder Chemotherapie

1

2. Neukirchen J. Leuk Res 20113. Sanz C. Transfusion 2013

1 Schoenewille H. Transfusion 1999

4. Antić A. Vojnosanit Pregl. 2011



AIHA Alloantikörperprävalenz: 33.4%1

Bei freiem Autoantikörper im Serum � Auto- und Panagglutinine

1

1 Seyfried H. Mater Med Pol. 1990



1Krankheit Allo-Ak-Prävalenz (%) Ak-Inzidenz (pro 100 EKs) Referenz

SCD 18 - 47 1,7 - 3,3 Campbell-Lee SA. Transfusion 2012

Thal 5,2 - 30 Weatherall DJ. Hematology. 8th ed. 2006Ameen R. Transfusion 2003

MDS 15 Sanz C. Transfusion 2013

Pre-HSCT 6 0,54 Perseghin P. Bone Marrow Transplant. 2003

Post-HSCT 1 0,12 Perseghin P. Bone Marrow Transplant. 2003

WAIHA 17,5 - 31,5 Wallhermfechtel MA. Transfusion 1984

Solide TU 0,52 Antić A. Vojnosanit Pregl. 2011


1

Alloimmunisierungsinzidenz,wenn bereits Antikörper vorliegen

Wenn bereits Alloantikörper gebildet worden sind,erhöht sich das Risiko, dass weitere Spezifitäten gebildet werden.

- 20-fach auch bei sporadischen Transfusionen11 Zimring JC. Transfusion 20112 Cox JV. Arch Intern Med 19883 Schoenewille H. Transfusion 19994 Schoenewille H. Transfusion 2006

„transfusion-induced alloimmunization“ 1-4


Welche Patienten profitieren von einem Best-Match Programm?

Hämoglobinopathien SCD, Thal

Hämolytische Anämien WAIHA, PNH, G-6-PDH-Mangel,

PK-Mangel, …

Hämatologische Erkrankungen MDS, OMF, andere Anämien…

Blutgruppenserologische Probleme Auto- und Panagglutinine

1

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Strategien, um Immunisierungen zu vermeiden

C, c, E, e, K 23,4 � 14,3 Thal1

C, E, K 29 � 15,4 SCD2

C, E, K, S, Fyb, Jkb 29 � 8,7 SCD2

20 Antigene � 7 % SCD3 0,1

Prophylaktisches Matching

1 Michail-Merianou V. Vox sang 19872 Castro O. Transfusion 20023 Lassalle-Williams M. Transfusion 2011

Ak-Prävalenz (%) Ak-Inzidenz pro 100 TxAg-Matching

2


Abgleich der Antigenprofile von Empfänger und potent. Spendern.

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 Immunisierungswahrscheinlichkeit für den bestimmten Empfänger auf.

Was ist ein Best-Match Programm für die erythrozytäre Versorgung chronisch transfusions-bedürftiger Patienten?

3


1. Mischpopulationen:antransfundierte Patienten weisen Mischpopulationen vonErythrozyten 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.

Warum werden die chronisch transfusions-bedürftigen Patienten genetisch typisiert?

3


Optimatch-Programm: praktische Durchführung I

Blutspender #Antigenprofil












Blutspender # 25.000Antigenprofil

genetischesPatientenAntigenprofil

Errechnen eines individuellen Scoresfür jedes einzelne Erytrozytenkonzentrat

Das am wenigsten immunogene EK hatden höchsten Score

Datenbank

Welche EKs von genetisch typisierten Spendern sind derzeit auf Lager?

3

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Immunogenität von erythrozytären AntigenenCA Tormey, G Stack. Blood 2013

3

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Run

Antigen Antigen frequencyin Caucasians

Absolute antigen potency Expected immunization rate/ random tx in Ag neg

Expected immunization rate/ random tx/ random patient phenotype

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

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

Immunogenität von erythrozytären Antigenen

Modified from: CA Tormey, G Stack. Blood 2013

3


Optimatch-Programm

Warum Best-Match und nicht Exakt-Match?

In vielen Fällen passen die verfügbaren EKs nicht bezüglich 100% der Antigene zur Anfrage.

Die Bewertung jedes Mismatches erfolgt entsprechend dem Immunisierungspotential.

3


Optimatch-Programm: praktische Durchführung II

Anforderungen in der Blutbank

1. hochgradige Spendertypisierung

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

3


Bisherige Ergebnisse des Optimatch-Programms

Implementierung im St. Anna Kinderspital:Feb 2009 durch Dr. Volker Witt

chronisch transfusionsbedürftige nicht-onkologische PatientenSCD, Thal, andere Anämien

3

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OptimatchBest match Programm für chronisch transfusionsbedürftige Patienten des St. Anna Kinderspitals

3

Ergebnisse des Best-Match Programms

Outcome of the Best-Match programm in pediatric patients with chronic anemia

Patients participating 64

Patients transfused 54

RBC units transfused 2246

St. Anna Childrens‘ Hospital, Feb. 2012 – Oct 2014 , 34 month observation period

4


0

50

100

150

200

250

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

Red cell units transfused per patient



Mean 41,6

Median 36

StDev 41,4

Number of units

Patient

St. Anna Childrens‘ Hospital, Feb. 2012 – Oct 2014

4



Patients participating 64



RBC units for SCD 582 1,7-3,8%

RBC units for Thal 1181

RBC units for others 483


Immunization rate/ 100 Tx1

1 Campbell-Lee SA. Transfusion 2012

4



Alloimmunizations expected > 20

Alloimmunizations observed 1?


4



Alloimmunizations expected > 20

Alloimmunizations observed 1?


Anti-E (+/- ICT 37°C)naturally-occurring Ab?

4

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Zusammenfassung

Best-Match: personalisierte Transfusionsmedizin

Erythrozytenkonzentrate sind optimal auf den Empfänger abgestimmt

Algorithmus: evidenzbasiert, entsprechend Ag-Immunogenität

Immunisierungswahrscheinlichkeit wird signifikant gesenkt4


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Peter Rabitsch

Christof Jungbauer

Claudia Hobel

Wolfgang R. Mayr

Dieter W. M. Schwartz

Elisabeth Schistal

Andrea NeumahrBrigitte Redl

BestBestBestBest----MatchMatchMatchMatch----ProgrammProgrammProgrammProgramm

St. Anna Kinderspital St. Anna Kinderspital St. Anna Kinderspital St. Anna Kinderspital

Sabine Bräuer

Herbert Pichler

Volker Witt

BlutgruppengenotypisierungBlutgruppengenotypisierungBlutgruppengenotypisierungBlutgruppengenotypisierung ImmunologieImmunologieImmunologieImmunologie

Eva Fuchs

Xaver Fanninger

BestBestBestBest----MatchMatchMatchMatch----ProgrammProgrammProgrammProgramm

TFM PMU Salzburg TFM PMU Salzburg TFM PMU Salzburg TFM PMU Salzburg

Christoph Grabmer

Eva Rohde

Optimatch - Arbeitsgruppe


ITITITITPeter VölklWolfgang Allhoff

4

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4


Österreichisches Rotes KreuzBlutspendezentrale für Wien, Niederösterreich und BurgenlandWiedner Hauptstrasse 321040 Wien

email: [email protected]

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