Prospective Academic translational research network for the optimization of oncological health care quality in the advanced setting.
About
PRAEGNANT study
PRAEGNANT – Prospective Academic translational research network for the optimization of oncological health care quality in the advanced setting. This german study network was set up to take account of some of the recent developments in molecular medicine in the treatment of patients with metastatic breast cancer.
It is an academic registry and translational diagnostics study with the aim to build a healthcare research data base with the objective:
- to carry out molecular tests under study conditions
- to identify suitable breast cancer patients for clinical trials based on molecular testing
- to identify breast cancer patients suitable for clinical trials based on conventional inclusion criteria
- to record treatment-induced toxicities and patient´s quality of life in routine clinical practice
- to record, show and benchmark the reality of medical care provided to patients with advanced/metastatic breast cancer
PRAEGNANT is subdivided into three main phases. In phase I, only advanced breast cancer patients are included. In phases II and III the data base should be expanded by (neo-)adjuvant breast cancer patients and in the end by other tumor entities.
Patient information
If you are interested to take part in the study, please don’t hesitate to contact a study center in your vicinity.
Some fundamental backgrund information:
- your personal data will be treated confidentially and are transferred anonymised
- you are asked to give a blood sample, which is needed for biomarker detection
- the achieved therapy successes in this study will help to improve breast cancer treatment
- treatment-induced toxicities and patient’s quality of life in routine clinical practice will be recorded
- the reality of medical care provided to patients with advanced/metastatic breast cancer will be recorded and demonstrated
What´s your benefit?
Your personal biomarker profile will be given to your treating phyisician, if you wish so. Then your treatment may be changed or you can be introduced in other clinical studies which show a good prognosis according to your biomarker profile.
All treatments and collected data will be treated confidentially.
News and Updates
Present status of recruiting
Research proposals
| Mutation analysis of putatively clinically relevant genes within cfDNA of PRAEGNANT study participants | Burwinkel et al. |
| Thyroid Dysfunction in Metastasized Breast Cancer – Prevalence and Clinical Impact | Heublein et al. |
| Patient identification for the clinical trial EMBRACA by real time utilization of data within the PRAEGNANT network for metastatic breast cancer patients. | Hein A, Fasching PA, Brucker SY |
| Implementation and Feasibility of Electronic Patient Reported Outcome (ePRO) Data Entry in local advanced and metastatic breast cancer patients | Gass P, Wallwiender M |
| PRAEGNANT CAM: Attitude, demand and use of complementary and integrative medicine across German metastatic breast cancer patients | Hack C, Wallwiener M |
| Incidence and impact of Cytomegalovirus (CMV) infections in patients with metastatic breast cancer (MBC) and brain metastases (BM) within the PRAEGNANT network. | Müller et al. |
| Quality of Life Assessment in Breast Cancer Patients with Brain Metastases | Müller et al. |
mehr
| Companion diagnostics for aromatase inhibitor treatment using the estrogen receptor pathway | Müller et al. |
| Frequency of high and moderate penetrance germline mutations in breast cancer susceptibility genes in leukocyte DNA and circulating free (cf) nucleic acids. | Fasching PA, Couch FJ et al. |
| Discovery Study of Mutations in Tumor and circulating DNA by sequencing methods. | Huober J, Schramm A |
| Big Data Utilization with PRAEGNANT Data | Fasching PA |
| Evaluation of quality of documentation for breast centre certification by use of electronic case report form (eCRF) | Gass P |
| PRAEGNANT mTNBC Immunoscore Identification of immune biomarkers in metastatic triple negative breast cancer patients | Lüftner D, Busse A, Wagner K |
| Factors determing physicians choice of chemotherapy over antihormonal therapy in hormone receptor positive metastatic breast cancer patients – an analysis of first and second line breast cancer patients within PRAEGNANT | Hein A, Fasching PA |
| Evaluation of the course of treatment of patients with metastatic breast cancer within PRAEGNANT | HHuober J, Fasching PA |
| PEPPER PiiA ehealth Portal for individualized treatment monitoring and patient engagement in oncology research focused on capture of patient reported outcomes within the PRAEGNANT study Network | Wallwiener M |
| Clonal evolution and subclonal characterization of breast cancer in axillary and distant metastases | Sinn P |
| PBREAKOUT – International Breast Cancer Biomarker, Standard of Care and Real World Outcomes Study / PRAEGNANT data pooling | Fasching PA, Belleville E |
| MESI-STRAT: Systems Medicine of Metabolic-Signaling networks: A new Concept for Breast Cancer Patient Stratification | Schott S, Schneeweiss A, Opitz C |
| Influence of a metastatic tumor progression on Quality of Life in patients with advanced breast cancer | Wallwiener M, Fasching PA, Müller V |
| Comprehensive analysis of real-world patterns of concurrent advanced breast cancer treatment patterns at the Department of Gynecology and Obstetrics of the University Hospital Ulm | Huober J |
| Predicting the response of CDK4/6 inhibitors in metastatic breast cancer: Immunoscore and DNMT1-Expression | Ettl J, Bronger H |
Interview with Prof. Dr. med. Peter A. Fasching (in German)
Was ist das PREAGNANT Netzwerk?
Im Zeitalter der molekularen und genomischen Analysen müssen wir nach Wegen suchen, wie wir Patientinnen, Ärzte und Wissenschaftler miteinander vernetzen. Dies soll nicht nur die Wissenschaft fördern, sondern sollen einen direkten Nutzen für Patientinnen und Ärzte mit sich bringen. Im Prinzip kann man sich PRAEGNANT wie eine zentrale Verwaltungsstelle vorstellen, für alle Biomaterialien und Patientinnendaten, natürlich anonymisiert.
Welchen Vorteil hat es, dass die Biomaterialien und Patientinnendaten zentral gesammelt werden?
Das PRAEGNANT Netzwerk besteht aus vielen teilnehmenden Zentren und einer Gruppe von Brustkrebs-Experten, die als Steering-Board zusammen mit Wissenschaftlern überlegen, wie neue, molekulare Erkenntnisse genutzt werden können, um mit neuen Methoden und neuartigen Studien Vorteile für die Behandlung von Patientinnen mit einer fortgeschrittenen Brustkrebserkrankung erreichen zu können. Gibt es nun zum Beispiel eine Studie, bei der ein molekularer Marker hilft, die Patientinnen zu identifizieren, kann dieser zentral und damit kostengünstig für das gesamte Patientinnenkollektiv untersucht werden. Ein Beispiel sind BRCA Mutationstestungen für die PARP-Inhibitorstudien in der metastasierten Situation (EMBRACA und ABRAZO).
Was muss die einzelne Patientin beitragen?
Die Patientin wird durch ihren Arzt über die Studienteilnahme aufgeklärt. Wichtig ist, dass die Patientin einverstanden ist, dass ihr Arzt mit ihr über den weiteren Krankheitsverlauf und die weiteren Therapie in Kontakt bleiben darf. Bei Studieneinschluss und bei jedem Therapiewechsel werden 5 Blutproben in die zentrale Biobank geschickt. Des Weiteren werden Tumorproben, soweit vorhanden, angefordert. Selbstverständlich wird das Tumorgewebe nicht aufgebraucht und nach der Isolation von DNA und RNA an den jeweiligen Pathologen zurückgeschickt. Aktiv wird die Patientin gebeten, dass sie alle 3 Monate Fragebogen ausfüllt, die die Lebensqualität, Ernährung und die körperliche Aktivität dokumentieren.
Wie viel Zeit muss die Patientin mitbringen?
Außer der Blutabnahme und den Fragebögen gibt es keine Verpflichtungen, die zusätzlich zur Routinebehandlung durchgeführt werden. Das Ausfüllen der Fragebögen dauert ca. 20 Minuten.
Entstehen hierdurch Kosten für die Patientin oder die teilnehmenden Zentren?
In der Studie muss natürlich eine Infrastruktur zur Dokumentation und zur Biomaterialsammlung zur Verfügung gestellt werden. Diese ist gewährleistet. Für Tests, die an den Biomaterialien durchgeführt werden müssen die Kosten für diese Tests erst über öffentliche, private oder industrielle Partner gedeckt werden, bevor eine Testung stattfinden kann. Kosten für die Patientinnen entstehen nicht.
Was sind die langfristigen Ziele des PRAEGNANT-Netzwerkes?
Die Herausforderungen an alle Beteiligten, molekulare Medizin verständlich in die Krankenversorgung zu integrieren sind enorm. Das wichtigste Ziel ist es deswegen, nicht nur molekulare Medizin für die Patientinnen verfügbar zu machen, sondern Patientinnen, Ärzte und weitere Beteiligte „fit“ für diese Zukunft zu bekommen und eine schnellstmögliche Umsetzung von Therapie-Chancen in und außerhalb von Studien zu ermöglichen.
Publications
2024
Coming soon…2023
- Müller et al. (2023), Systemic Therapy of Premenopausal Patients with Early Stage Hormone Receptor-Positive, HER2-Negative Breast Cancer – Controversies and Standards in Healthcare, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2023 May 23;83(6):673-685, PMCID: PMC10442909
- Huebner et al. (2023), Return of individual genomic research results within the PRAEGNANT multicenter according to patient and tumor characteristics – a retrospective analysis of a real registry study, Breast Cancer Res Treat. 2023 Jan;197(2):355-368, PMCID: PMC9822879
2022
- Müller et al. (2022), Occurrence and characteristics of patients with de novo advanced breast cancer world registry, Eur J Cancer. 2022 Sep:172:13-21, DOI: 10.1016/j.ejca.2022.05.015
- Engler et al. (2022), Implementation of CDK4/6 Inhibitors and its Influence ot the Treatment Landscape of Advanced Breast Cancer Patients – Data from the Real-World Registry PRAEGNANT, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2022 Jul 12;82(10):1055-1067, PMCID:PMC9525148
2021
- Hein et al. (2021), Prognostic effect of low-level HER2 expression in patients with clinically negative HER2 status, Eur J Cancer. 2021 Sep:155:1-12, DOI: 10.1016/j.ejca.2021.06.033
- Fasching PA et al. (2021), Mutations in BRCA1/2 and Other Panel Genes in Patients With Metastatic Breast Cancer – Association With Patient and Disease Characteristics and Effect on Prognosis, J Clin Oncol. 2021 May 20;39(15):1619-1630, PMCID: PMC8274805
2020
- Schneeweiss A, Ettl J et al. (2020), Initial experience with CDK4/6 inhibitor-based therapies compared to antihormone monotherapies in routine clinical use in patients with hormone receptor positive, HER2 negative breast cancer – Data from the PRAEGNANT research network for the first 2 years of drug availability in Germany, Breast. 2020 Dec:54:88-95, PMCID: PMC7509062
- Huebner H et al. (2020), Heregulin (HRG) assessment for clinical trial eligibility testing in a molecular registry (PRAEGNANT) in Germany, BMC Cancer. 2020 Nov 11;20(1):1091, PMCID: PMC7656772
- Laakmann E et al. (2020), Treatment landscape and prognosis after treatment with trastuzumab Emtansine, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2020 Nov 6;80(11):1134-1142, doi: 10.1055/a-1286-2917
- Michel L et al. (2020), Progression-free survival and overall survival in patients with advanced HER2-positive breast cancer treated with Trastuzumab Emtansine (T-DM1) after previous treatment with pertuzumab, Cancers (Basel). 2020 Oct 17;12(10):3021, doi: 10.3390/cancers12103021
2019
- Fasching PA, Hartkopf AD et al. (2019), Efficacy of neoadjuvant pertuzumab in addition to chemotherapy and trastuzumab in routine clinical treatment of patients with primary breast cancer: a multicentric analysis, Breast Cancer Res Treat. 2019 Jan;173(2):319-328, DOI: 10.1007/s10549-018-5008-3
2018
- Lux MP, Nabieva N et al. (2018), Therapy Landscape in Patients with Metastatic HER2-Positive Breast Cancer: Data from the PRAEGNANT Real-World Breast Cancer Registry, Cancers (Basel). 2018 Dec 21;11(1):10, doi: 10.3390/cancers11010010
- Hartkopf AD, Huober J et al. (2018), Treatment landscape of advanced breast cancer patients with hormone receptor positive HER2 negative tumors – Data from the German PRAEGNANT breast cancer registry, Breast. 2018 Feb;37:42-51, DOI: 10.1016/j.breast.2017.10.002
- Müller V, Wallwiener M et al. (2018), Impact of disease progression on health-related quality of life in patients with metastatic breast cancer in the PRAEGNANT breast cancer registry, Breast. 2018 Feb:37:154-160, DOI: 10.1016/j.breast.2017.08.008
2017
- Yinchong Yang et al. (2017), Modeling Progression Free Survival in Breast Cancer with Tensorized Recurrent Neural Networks and Accelerated Failure Time Model, Proceedings of the 2nd Machine Learning for Healthcare Conference, PMLR 68:164-176, 2017, https://proceedings.mlr.press/v68/yang17a.html
- Fremd C et al. (2017), Use of complementary and integrative medicine among German breast cancer patients: predictors and implications for patient care within the PRAEGNANT study network, Arch Gynecol Obstet. 2017 May;295(5):1239-1245, DOI: https://doi.org/10.1007/s00404-017-4348-2
- Wallwiener et al. (2017), Implementation and Feasibility of Electronic Patient-Reported Outcome (ePRO) Data Entry in the PRAEGNANT Real-Time Advanced and Metastatic Breast Cancer Registry, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2017 Aug;77(8):870-878, PMCID: PMC5570586
- Yinchong Yang et al. (2017), Predictive Modeling of Therapy Decisions in Metastatic Breast Cancer with Recurrent Neural Network Encoder and Multinomial Hierarchical Regression Decoder, IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI), Park City, UT, USA, 2017, pp. 46-55, https://ieeexplore.ieee.org/document/8031131
2016
- Hein A et al. (2016), Computerized patient identification for the EMBRACA clinical trial using real-time data from the PRAEGNANT network for metastatic breast cancer patients, Breast Cancer Res Treat. 2016 Jul;158(1):59-65, DOI: 10.1007/s10549-016-3850-8
- Yinchong Yang et al. (2016), Predictive Clinical Decision Support System with RNN Encoding and Tensor Decoding, https://doi.org/10.48550/arXiv.1612.00611
2015
- Fasching PA et al. (2015), Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2015 Jan;75(1):41-50, PMCID: PMC4318728
- Yinchong Yang et al. (2015), Modeling Clinical Decisions with Multinomial Hierarchical Classification, Paper downloaden
| Mutation analysis of putatively clinically relevant genes within cfDNA of PRAEGNANT study participants | Burwinkel et al. |
| Thyroid Dysfunction in Metastasized Breast Cancer – Prevalence and Clinical Impact | Heublein et al. |
| Patient identification for the clinical trial EMBRACA by real time utilization of data within the PRAEGNANT network for metastatic breast cancer patients. | Hein A, Fasching PA, Brucker SY |
| Implementation and Feasibility of Electronic Patient Reported Outcome (ePRO) Data Entry in local advanced and metastatic breast cancer patients | Gass P, Wallwiender M |
| PRAEGNANT CAM: Attitude, demand and use of complementary and integrative medicine across German metastatic breast cancer patients | Hack C, Wallwiener M |
| Incidence and impact of Cytomegalovirus (CMV) infections in patients with metastatic breast cancer (MBC) and brain metastases (BM) within the PRAEGNANT network. | Müller et al. |
| Quality of Life Assessment in Breast Cancer Patients with Brain Metastases | Müller et al. |
mehr
| Companion diagnostics for aromatase inhibitor treatment using the estrogen receptor pathway | Müller et al. |
| Frequency of high and moderate penetrance germline mutations in breast cancer susceptibility genes in leukocyte DNA and circulating free (cf) nucleic acids. | Fasching PA, Couch FJ et al. |
| Discovery Study of Mutations in Tumor and circulating DNA by sequencing methods. | Huober J, Schramm A |
| Big Data Utilization with PRAEGNANT Data | Fasching PA |
| Evaluation of quality of documentation for breast centre certification by use of electronic case report form (eCRF) | Gass P |
| PRAEGNANT mTNBC Immunoscore Identification of immune biomarkers in metastatic triple negative breast cancer patients | Lüftner D, Busse A, Wagner K |
| Factors determing physicians choice of chemotherapy over antihormonal therapy in hormone receptor positive metastatic breast cancer patients – an analysis of first and second line breast cancer patients within PRAEGNANT | Hein A, Fasching PA |
| Evaluation of the course of treatment of patients with metastatic breast cancer within PRAEGNANT | HHuober J, Fasching PA |
| PEPPER PiiA ehealth Portal for individualized treatment monitoring and patient engagement in oncology research focused on capture of patient reported outcomes within the PRAEGNANT study Network | Wallwiener M |
| Clonal evolution and subclonal characterization of breast cancer in axillary and distant metastases | Sinn P |
| PBREAKOUT – International Breast Cancer Biomarker, Standard of Care and Real World Outcomes Study / PRAEGNANT data pooling | Fasching PA, Belleville E |
| MESI-STRAT: Systems Medicine of Metabolic-Signaling networks: A new Concept for Breast Cancer Patient Stratification | Schott S, Schneeweiss A, Opitz C |
| Influence of a metastatic tumor progression on Quality of Life in patients with advanced breast cancer | Wallwiener M, Fasching PA, Müller V |
| Comprehensive analysis of real-world patterns of concurrent advanced breast cancer treatment patterns at the Department of Gynecology and Obstetrics of the University Hospital Ulm | Huober J |
| Predicting the response of CDK4/6 inhibitors in metastatic breast cancer: Immunoscore and DNMT1-Expression | Ettl J, Bronger H |
Was ist das PREAGNANT Netzwerk?
Im Zeitalter der molekularen und genomischen Analysen müssen wir nach Wegen suchen, wie wir Patientinnen, Ärzte und Wissenschaftler miteinander vernetzen. Dies soll nicht nur die Wissenschaft fördern, sondern sollen einen direkten Nutzen für Patientinnen und Ärzte mit sich bringen. Im Prinzip kann man sich PRAEGNANT wie eine zentrale Verwaltungsstelle vorstellen, für alle Biomaterialien und Patientinnendaten, natürlich anonymisiert.
Welchen Vorteil hat es, dass die Biomaterialien und Patientinnendaten zentral gesammelt werden?
Das PRAEGNANT Netzwerk besteht aus vielen teilnehmenden Zentren und einer Gruppe von Brustkrebs-Experten, die als Steering-Board zusammen mit Wissenschaftlern überlegen, wie neue, molekulare Erkenntnisse genutzt werden können, um mit neuen Methoden und neuartigen Studien Vorteile für die Behandlung von Patientinnen mit einer fortgeschrittenen Brustkrebserkrankung erreichen zu können. Gibt es nun zum Beispiel eine Studie, bei der ein molekularer Marker hilft, die Patientinnen zu identifizieren, kann dieser zentral und damit kostengünstig für das gesamte Patientinnenkollektiv untersucht werden. Ein Beispiel sind BRCA Mutationstestungen für die PARP-Inhibitorstudien in der metastasierten Situation (EMBRACA und ABRAZO).
Was muss die einzelne Patientin beitragen?
Die Patientin wird durch ihren Arzt über die Studienteilnahme aufgeklärt. Wichtig ist, dass die Patientin einverstanden ist, dass ihr Arzt mit ihr über den weiteren Krankheitsverlauf und die weiteren Therapie in Kontakt bleiben darf. Bei Studieneinschluss und bei jedem Therapiewechsel werden 5 Blutproben in die zentrale Biobank geschickt. Des Weiteren werden Tumorproben, soweit vorhanden, angefordert. Selbstverständlich wird das Tumorgewebe nicht aufgebraucht und nach der Isolation von DNA und RNA an den jeweiligen Pathologen zurückgeschickt. Aktiv wird die Patientin gebeten, dass sie alle 3 Monate Fragebogen ausfüllt, die die Lebensqualität, Ernährung und die körperliche Aktivität dokumentieren.
Wie viel Zeit muss die Patientin mitbringen?
Außer der Blutabnahme und den Fragebögen gibt es keine Verpflichtungen, die zusätzlich zur Routinebehandlung durchgeführt werden. Das Ausfüllen der Fragebögen dauert ca. 20 Minuten.
Entstehen hierdurch Kosten für die Patientin oder die teilnehmenden Zentren?
In der Studie muss natürlich eine Infrastruktur zur Dokumentation und zur Biomaterialsammlung zur Verfügung gestellt werden. Diese ist gewährleistet. Für Tests, die an den Biomaterialien durchgeführt werden müssen die Kosten für diese Tests erst über öffentliche, private oder industrielle Partner gedeckt werden, bevor eine Testung stattfinden kann. Kosten für die Patientinnen entstehen nicht.
Was sind die langfristigen Ziele des PRAEGNANT-Netzwerkes?
Die Herausforderungen an alle Beteiligten, molekulare Medizin verständlich in die Krankenversorgung zu integrieren sind enorm. Das wichtigste Ziel ist es deswegen, nicht nur molekulare Medizin für die Patientinnen verfügbar zu machen, sondern Patientinnen, Ärzte und weitere Beteiligte „fit“ für diese Zukunft zu bekommen und eine schnellstmögliche Umsetzung von Therapie-Chancen in und außerhalb von Studien zu ermöglichen.
2024
Coming soon…2023
- Müller et al. (2023), Systemic Therapy of Premenopausal Patients with Early Stage Hormone Receptor-Positive, HER2-Negative Breast Cancer – Controversies and Standards in Healthcare, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2023 May 23;83(6):673-685, PMCID: PMC10442909
- Huebner et al. (2023), Return of individual genomic research results within the PRAEGNANT multicenter according to patient and tumor characteristics – a retrospective analysis of a real registry study, Breast Cancer Res Treat. 2023 Jan;197(2):355-368, PMCID: PMC9822879
2022
- Müller et al. (2022), Occurrence and characteristics of patients with de novo advanced breast cancer world registry, Eur J Cancer. 2022 Sep:172:13-21, DOI: 10.1016/j.ejca.2022.05.015
- Engler et al. (2022), Implementation of CDK4/6 Inhibitors and its Influence ot the Treatment Landscape of Advanced Breast Cancer Patients – Data from the Real-World Registry PRAEGNANT, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2022 Jul 12;82(10):1055-1067, PMCID:PMC9525148
2021
- Hein et al. (2021), Prognostic effect of low-level HER2 expression in patients with clinically negative HER2 status, Eur J Cancer. 2021 Sep:155:1-12, DOI: 10.1016/j.ejca.2021.06.033
- Fasching PA et al. (2021), Mutations in BRCA1/2 and Other Panel Genes in Patients With Metastatic Breast Cancer – Association With Patient and Disease Characteristics and Effect on Prognosis, J Clin Oncol. 2021 May 20;39(15):1619-1630, PMCID: PMC8274805
2020
- Schneeweiss A, Ettl J et al. (2020), Initial experience with CDK4/6 inhibitor-based therapies compared to antihormone monotherapies in routine clinical use in patients with hormone receptor positive, HER2 negative breast cancer – Data from the PRAEGNANT research network for the first 2 years of drug availability in Germany, Breast. 2020 Dec:54:88-95, PMCID: PMC7509062
- Huebner H et al. (2020), Heregulin (HRG) assessment for clinical trial eligibility testing in a molecular registry (PRAEGNANT) in Germany, BMC Cancer. 2020 Nov 11;20(1):1091, PMCID: PMC7656772
- Laakmann E et al. (2020), Treatment landscape and prognosis after treatment with trastuzumab Emtansine, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2020 Nov 6;80(11):1134-1142, doi: 10.1055/a-1286-2917
- Michel L et al. (2020), Progression-free survival and overall survival in patients with advanced HER2-positive breast cancer treated with Trastuzumab Emtansine (T-DM1) after previous treatment with pertuzumab, Cancers (Basel). 2020 Oct 17;12(10):3021, doi: 10.3390/cancers12103021
2019
- Fasching PA, Hartkopf AD et al. (2019), Efficacy of neoadjuvant pertuzumab in addition to chemotherapy and trastuzumab in routine clinical treatment of patients with primary breast cancer: a multicentric analysis, Breast Cancer Res Treat. 2019 Jan;173(2):319-328, DOI: 10.1007/s10549-018-5008-3
2018
- Lux MP, Nabieva N et al. (2018), Therapy Landscape in Patients with Metastatic HER2-Positive Breast Cancer: Data from the PRAEGNANT Real-World Breast Cancer Registry, Cancers (Basel). 2018 Dec 21;11(1):10, doi: 10.3390/cancers11010010
- Hartkopf AD, Huober J et al. (2018), Treatment landscape of advanced breast cancer patients with hormone receptor positive HER2 negative tumors – Data from the German PRAEGNANT breast cancer registry, Breast. 2018 Feb;37:42-51, DOI: 10.1016/j.breast.2017.10.002
- Müller V, Wallwiener M et al. (2018), Impact of disease progression on health-related quality of life in patients with metastatic breast cancer in the PRAEGNANT breast cancer registry, Breast. 2018 Feb:37:154-160, DOI: 10.1016/j.breast.2017.08.008
2017
- Yinchong Yang et al. (2017), Modeling Progression Free Survival in Breast Cancer with Tensorized Recurrent Neural Networks and Accelerated Failure Time Model, Proceedings of the 2nd Machine Learning for Healthcare Conference, PMLR 68:164-176, 2017, https://proceedings.mlr.press/v68/yang17a.html
- Fremd C et al. (2017), Use of complementary and integrative medicine among German breast cancer patients: predictors and implications for patient care within the PRAEGNANT study network, Arch Gynecol Obstet. 2017 May;295(5):1239-1245, DOI: https://doi.org/10.1007/s00404-017-4348-2
- Wallwiener et al. (2017), Implementation and Feasibility of Electronic Patient-Reported Outcome (ePRO) Data Entry in the PRAEGNANT Real-Time Advanced and Metastatic Breast Cancer Registry, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2017 Aug;77(8):870-878, PMCID: PMC5570586
- Yinchong Yang et al. (2017), Predictive Modeling of Therapy Decisions in Metastatic Breast Cancer with Recurrent Neural Network Encoder and Multinomial Hierarchical Regression Decoder, IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI), Park City, UT, USA, 2017, pp. 46-55, https://ieeexplore.ieee.org/document/8031131
2016
- Hein A et al. (2016), Computerized patient identification for the EMBRACA clinical trial using real-time data from the PRAEGNANT network for metastatic breast cancer patients, Breast Cancer Res Treat. 2016 Jul;158(1):59-65, DOI: 10.1007/s10549-016-3850-8
- Yinchong Yang et al. (2016), Predictive Clinical Decision Support System with RNN Encoding and Tensor Decoding, https://doi.org/10.48550/arXiv.1612.00611
2015
- Fasching PA et al. (2015), Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2015 Jan;75(1):41-50, PMCID: PMC4318728
- Yinchong Yang et al. (2015), Modeling Clinical Decisions with Multinomial Hierarchical Classification, Paper downloaden
| Mutation analysis of putatively clinically relevant genes within cfDNA of PRAEGNANT study participants | Burwinkel et al. |
| Thyroid Dysfunction in Metastasized Breast Cancer – Prevalence and Clinical Impact | Heublein et al. |
| Patient identification for the clinical trial EMBRACA by real time utilization of data within the PRAEGNANT network for metastatic breast cancer patients. | Hein A, Fasching PA, Brucker SY |
| Implementation and Feasibility of Electronic Patient Reported Outcome (ePRO) Data Entry in local advanced and metastatic breast cancer patients | Gass P, Wallwiender M |
| PRAEGNANT CAM: Attitude, demand and use of complementary and integrative medicine across German metastatic breast cancer patients | Hack C, Wallwiener M |
| Incidence and impact of Cytomegalovirus (CMV) infections in patients with metastatic breast cancer (MBC) and brain metastases (BM) within the PRAEGNANT network. | Müller et al. |
| Quality of Life Assessment in Breast Cancer Patients with Brain Metastases | Müller et al. |
mehr
| Companion diagnostics for aromatase inhibitor treatment using the estrogen receptor pathway | Müller et al. |
| Frequency of high and moderate penetrance germline mutations in breast cancer susceptibility genes in leukocyte DNA and circulating free (cf) nucleic acids. | Fasching PA, Couch FJ et al. |
| Discovery Study of Mutations in Tumor and circulating DNA by sequencing methods. | Huober J, Schramm A |
| Big Data Utilization with PRAEGNANT Data | Fasching PA |
| Evaluation of quality of documentation for breast centre certification by use of electronic case report form (eCRF) | Gass P |
| PRAEGNANT mTNBC Immunoscore Identification of immune biomarkers in metastatic triple negative breast cancer patients | Lüftner D, Busse A, Wagner K |
| Factors determing physicians choice of chemotherapy over antihormonal therapy in hormone receptor positive metastatic breast cancer patients – an analysis of first and second line breast cancer patients within PRAEGNANT | Hein A, Fasching PA |
| Evaluation of the course of treatment of patients with metastatic breast cancer within PRAEGNANT | HHuober J, Fasching PA |
| PEPPER PiiA ehealth Portal for individualized treatment monitoring and patient engagement in oncology research focused on capture of patient reported outcomes within the PRAEGNANT study Network | Wallwiener M |
| Clonal evolution and subclonal characterization of breast cancer in axillary and distant metastases | Sinn P |
| PBREAKOUT – International Breast Cancer Biomarker, Standard of Care and Real World Outcomes Study / PRAEGNANT data pooling | Fasching PA, Belleville E |
| MESI-STRAT: Systems Medicine of Metabolic-Signaling networks: A new Concept for Breast Cancer Patient Stratification | Schott S, Schneeweiss A, Opitz C |
| Influence of a metastatic tumor progression on Quality of Life in patients with advanced breast cancer | Wallwiener M, Fasching PA, Müller V |
| Comprehensive analysis of real-world patterns of concurrent advanced breast cancer treatment patterns at the Department of Gynecology and Obstetrics of the University Hospital Ulm | Huober J |
| Predicting the response of CDK4/6 inhibitors in metastatic breast cancer: Immunoscore and DNMT1-Expression | Ettl J, Bronger H |
Was ist das PREAGNANT Netzwerk?
Im Zeitalter der molekularen und genomischen Analysen müssen wir nach Wegen suchen, wie wir Patientinnen, Ärzte und Wissenschaftler miteinander vernetzen. Dies soll nicht nur die Wissenschaft fördern, sondern sollen einen direkten Nutzen für Patientinnen und Ärzte mit sich bringen. Im Prinzip kann man sich PRAEGNANT wie eine zentrale Verwaltungsstelle vorstellen, für alle Biomaterialien und Patientinnendaten, natürlich anonymisiert.
Welchen Vorteil hat es, dass die Biomaterialien und Patientinnendaten zentral gesammelt werden?
Das PRAEGNANT Netzwerk besteht aus vielen teilnehmenden Zentren und einer Gruppe von Brustkrebs-Experten, die als Steering-Board zusammen mit Wissenschaftlern überlegen, wie neue, molekulare Erkenntnisse genutzt werden können, um mit neuen Methoden und neuartigen Studien Vorteile für die Behandlung von Patientinnen mit einer fortgeschrittenen Brustkrebserkrankung erreichen zu können. Gibt es nun zum Beispiel eine Studie, bei der ein molekularer Marker hilft, die Patientinnen zu identifizieren, kann dieser zentral und damit kostengünstig für das gesamte Patientinnenkollektiv untersucht werden. Ein Beispiel sind BRCA Mutationstestungen für die PARP-Inhibitorstudien in der metastasierten Situation (EMBRACA und ABRAZO).
Was muss die einzelne Patientin beitragen?
Die Patientin wird durch ihren Arzt über die Studienteilnahme aufgeklärt. Wichtig ist, dass die Patientin einverstanden ist, dass ihr Arzt mit ihr über den weiteren Krankheitsverlauf und die weiteren Therapie in Kontakt bleiben darf. Bei Studieneinschluss und bei jedem Therapiewechsel werden 5 Blutproben in die zentrale Biobank geschickt. Des Weiteren werden Tumorproben, soweit vorhanden, angefordert. Selbstverständlich wird das Tumorgewebe nicht aufgebraucht und nach der Isolation von DNA und RNA an den jeweiligen Pathologen zurückgeschickt. Aktiv wird die Patientin gebeten, dass sie alle 3 Monate Fragebogen ausfüllt, die die Lebensqualität, Ernährung und die körperliche Aktivität dokumentieren.
Wie viel Zeit muss die Patientin mitbringen?
Außer der Blutabnahme und den Fragebögen gibt es keine Verpflichtungen, die zusätzlich zur Routinebehandlung durchgeführt werden. Das Ausfüllen der Fragebögen dauert ca. 20 Minuten.
Entstehen hierdurch Kosten für die Patientin oder die teilnehmenden Zentren?
In der Studie muss natürlich eine Infrastruktur zur Dokumentation und zur Biomaterialsammlung zur Verfügung gestellt werden. Diese ist gewährleistet. Für Tests, die an den Biomaterialien durchgeführt werden müssen die Kosten für diese Tests erst über öffentliche, private oder industrielle Partner gedeckt werden, bevor eine Testung stattfinden kann. Kosten für die Patientinnen entstehen nicht.
Was sind die langfristigen Ziele des PRAEGNANT-Netzwerkes?
Die Herausforderungen an alle Beteiligten, molekulare Medizin verständlich in die Krankenversorgung zu integrieren sind enorm. Das wichtigste Ziel ist es deswegen, nicht nur molekulare Medizin für die Patientinnen verfügbar zu machen, sondern Patientinnen, Ärzte und weitere Beteiligte „fit“ für diese Zukunft zu bekommen und eine schnellstmögliche Umsetzung von Therapie-Chancen in und außerhalb von Studien zu ermöglichen.
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2024
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2023
- Müller et al. (2023), Systemic Therapy of Premenopausal Patients with Early Stage Hormone Receptor-Positive, HER2-Negative Breast Cancer –
Controversies and Standards in Healthcare, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2023 May 23;83(6):673-685, PMCID: PMC10442909 - Huebner et al. (2023), Return of individual genomic research results within the PRAEGNANT multicenter according to patient and tumor characteristics –
a retrospective analysis of a real registry study, Breast Cancer Res Treat. 2023 Jan;197(2):355-368, PMCID: PMC9822879
2022
- Müller et al. (2022), Occurrence and characteristics of patients with de novo advanced breast cancer world registry, Eur J Cancer. 2022 Sep:172:13-21, DOI: 10.1016/j.ejca.2022.05.015
- Engler et al. (2022), Implementation of CDK4/6 Inhibitors and its Influence ot the Treatment Landscape of Advanced Breast Cancer Patients –
Data from the Real-World Registry PRAEGNANT, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2022 Jul 12;82(10):1055-1067, PMCID:PMC9525148
2021
- Hein et al. (2021), Prognostic effect of low-level HER2 expression in patients with clinically negative HER2 status,
Eur J Cancer. 2021 Sep:155:1-12, DOI: 10.1016/j.ejca.2021.06.033 - Fasching PA et al. (2021), Mutations in BRCA1/2 and Other Panel Genes in Patients With Metastatic Breast Cancer –
Association With Patient and Disease Characteristics and Effect on Prognosis, J Clin Oncol. 2021 May 20;39(15):1619-1630, PMCID: PMC8274805
2020
- Schneeweiss A, Ettl J et al. (2020), Initial experience with CDK4/6 inhibitor-based therapies compared to antihormone monotherapies in routine
clinical use in patients with hormone receptor positive, HER2 negative breast cancer – Data from the PRAEGNANT research network for the first
2 years of drug availability in Germany, Breast. 2020 Dec:54:88-95, PMCID: PMC7509062 - Huebner H et al. (2020), Heregulin (HRG) assessment for clinical trial eligibility testing in a molecular registry (PRAEGNANT) in Germany,
BMC Cancer. 2020 Nov 11;20(1):1091, PMCID: PMC7656772 - Laakmann E et al. (2020), Treatment landscape and prognosis after treatment with trastuzumab Emtansine, Geburtshilfe Frauenheilkd.
2020 Nov 6;80(11):1134-1142, doi: 10.1055/a-1286-2917 - Michel L et al. (2020), Progression-free survival and overall survival in patients with advanced HER2-positive breast cancer treated with
Trastuzumab Emtansine (T-DM1) after previous treatment with pertuzumab, Cancers (Basel). 2020 Oct 17;12(10):3021, doi: 10.3390/cancers12103021
2019
- Fasching PA, Hartkopf AD et al. (2019), Efficacy of neoadjuvant pertuzumab in addition to chemotherapy and trastuzumab in routine clinical treatment
of patients with primary breast cancer: a multicentric analysis, Breast Cancer Res Treat. 2019 Jan;173(2):319-328,
DOI: 10.1007/s10549-018-5008-3
2018
- Lux MP, Nabieva N et al. (2018), Therapy Landscape in Patients with Metastatic HER2-Positive Breast Cancer: Data from the PRAEGNANT Real-World Breast
Cancer Registry, Cancers (Basel). 2018 Dec 21;11(1):10, doi: 10.3390/cancers11010010 - Hartkopf AD, Huober J et al. (2018), Treatment landscape of advanced breast cancer patients with hormone receptor positive HER2 negative tumors –
Data from the German PRAEGNANT breast cancer registry, Breast. 2018 Feb;37:42-51, DOI: 10.1016/j.breast.2017.10.002 - Müller V, Wallwiener M et al. (2018), Impact of disease progression on health-related quality of life in patients with metastatic breast cancer in the
PRAEGNANT breast cancer registry, Breast. 2018 Feb:37:154-160, DOI: 10.1016/j.breast.2017.08.008
2017
- Yinchong Yang et al. (2017), Modeling Progression Free Survival in Breast Cancer with Tensorized Recurrent Neural Networks and Accelerated Failure Time Model,
Proceedings of the 2nd Machine Learning for Healthcare Conference, PMLR 68:164-176, 2017, https://proceedings.mlr.press/v68/yang17a.html - Fremd C et al. (2017), Use of complementary and integrative medicine among German breast cancer patients: predictors and implications for patient care
within the PRAEGNANT study network, Arch Gynecol Obstet. 2017 May;295(5):1239-1245, DOI: https://doi.org/10.1007/s00404-017-4348-2 - Wallwiener et al. (2017), Implementation and Feasibility of Electronic Patient-Reported Outcome (ePRO) Data Entry in the PRAEGNANT Real-Time Advanced and
Metastatic Breast Cancer Registry, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2017 Aug;77(8):870-878, PMCID: PMC5570586 - Yinchong Yang et al. (2017), Predictive Modeling of Therapy Decisions in Metastatic Breast Cancer with Recurrent Neural Network Encoder and
Multinomial Hierarchical Regression Decoder, IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI), Park City, UT, USA,
2017, pp. 46-55, https://ieeexplore.ieee.org/document/8031131
2016
- Hein A et al. (2016), Computerized patient identification for the EMBRACA clinical trial using real-time data from the PRAEGNANT network for
metastatic breast cancer patients, Breast Cancer Res Treat. 2016 Jul;158(1):59-65, DOI: 10.1007/s10549-016-3850-8 - Yinchong Yang et al. (2016), Predictive Clinical Decision Support System with RNN Encoding and Tensor Decoding, https://doi.org/10.48550/arXiv.1612.00611
2015
- Fasching PA et al. (2015), Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network, Geburtshilfe Frauenheilkd. 2015 Jan;75(1):41-50, PMCID: PMC4318728
- Yinchong Yang et al. (2015), Modeling Clinical Decisions with Multinomial Hierarchical
Classification, Paper downloaden
Background knowledge
-
Biomarker Background Knowledge1)
There are different factors which influence the prognosis and possible treatment side-effects. Few of them could have a prognostic significance for patients with metastatic breast cancer, even if they are not yet used much in routine clinical practice. An additional aim is to take blood samples, as a kind of „liquid biopsies“ after each therapy change, to track the possible change of the tumor characteristics.
1)Fasching et al: Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network.
Geburtshilfe Frauenheilkd 2015, 75:41-50. -
Clinical factors1)
- age of the patient
- tumor mass
- grading
- time from primary diagnosis to metastasis
- site of metastasis
1) Fasching et al: Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network.
Geburtshilfe Frauenheilkd 2015, 75:41-50. -
Molecular patterns1)
Most of the current understanding of molecular patterns in breast cancer was gained from patients with primary breast cancer without metastatic disease. Breast cancer is typically subdivided in
basal, luminal A , luminal B , HER2-enriched
Nowadays these are re-classified according to their histopathological pattern. Usually, the expression profile of the Estrogen receptor (ER), progesteron receptor (PgR), human epidermal growth factor receptor (HER2) and Ki-67 are used. Therefore:
Basal = triple negative breast cancer (ER neg, PgR neg and HER2 neg)
Luminal A = slow proliferation (Ki-67 < 14%) and ER positve
Luminal B = high proliferation rate (Ki-67 > 14%) and ER positive1) Fasching et al: Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network. Geburtshilfe Frauenheilkd 2015, 75:41-50.
-
Genetic factors1)
Genetic factors comprise germline and somatic mutations as well as structural and numerical genetic alterations. These result in changes of gene and/or protein expressions and are associated with tumor biology and prognosis. Therefore they may be utilized as prognostic biomarkers for evaluation of therapy planning.
1) Fasching et al: Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network.
Geburtshilfe Frauenheilkd 2015, 75:41-50. -
Circulating tumor cells and circulating tumor nucleic acids1)
The presence of CTCs in plasma has been consistently associated with prognosis in patients with breast cancer – non-metastatic and metastatic. A second approach shown to be very promising is the profiling and genotyping of cirulating tumor DNA (ctDNA).
The change of ctDNA genotypes may provide an early indication about efficacy and treatment response.
1) Fasching et al: Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network.
Geburtshilfe Frauenheilkd 2015, 75:41-50. -
Biomarker
Biomarker Background Knowledge1)
There are different factors which influence the prognosis and possible treatment side-effects. Few of them could have a prognostic significance for patients with metastatic breast cancer, even if they are not yet used much in routine clinical practice. An additional aim is to take blood samples, as a kind of „liquid biopsies“ after each therapy change, to track the possible change of the tumor characteristics.
1)Fasching et al: Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network. Geburtshilfe Frauenheilkd 2015, 75:41-50.
Clinical factors
Clinical factors1)
- age of the patient
- tumor mass
- grading
- time from primary diagnosis to metastasis
- site of metastasis
1) Fasching et al: Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network. Geburtshilfe Frauenheilkd 2015, 75:41-50.
Molecular patterns
Molecular patterns1)
Most of the current understanding of molecular patterns in breast cancer was gained from patients with primary breast cancer without metastatic disease. Breast cancer is typically subdivided in
- basal
- luminal A
- luminal B
- HER2-enriched
Nowadays these are re-classified according to their histopathological pattern. Usually, the expression profile of the Estrogen receptor (ER), progesteron receptor (PgR), human epidermal growth factor receptor (HER2) and Ki-67 are used. Therefore:
- Basal = triple negative breast cancer (ER neg, PgR neg and HER2 neg)
- Luminal A = slow proliferation (Ki-67 < 14%) and ER positve
- Luminal B = high proliferation rate (Ki-67 > 14%) and ER positive
1) Fasching et al: Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network. Geburtshilfe Frauenheilkd 2015, 75:41-50.
Genetic factors
Genetic factors1)
Genetic factors comprise germline and somatic mutations as well as structural and numerical genetic alterations. These result in changes gene and/or protein expressions and are associated with tumor biology and prognosis. Therefore they may be utilized as prognositc biomarkers for prognostic evaluation of therapy planning.
1) Fasching et al: Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network. Geburtshilfe Frauenheilkd 2015, 75:41-50.
Circulating tumor cells
Circulating tumor cells and circulating tumor nucleic acids1)
The presence of CTCs in plasma has been consistently associated with prognosis in patients with breast cancer – non-metastatic and metastatic. A second approach shown to be very promising ist he profiling and genotyping of cirulating tumor DNA (ctDNA).
The change of ctDNA genotypes may provide an early indication about efficacy and treatment response.
1) Fasching et al: Biomarkers in Patients with Metastatic Breast Cancer and the PRAEGNANT Study Network. Geburtshilfe Frauenheilkd 2015, 75:41-50.
Blood sample procedure
Steering board
Prof. Dr. med. Peter A. Fasching
Prof. Dr. med. Andreas Hartkopf
Prof. Dr. med. Markus Wallwiener
PD Dr. med. Laura Michel
Young Investigators:
Steering board
PRAEGNANT Young
Prof. Dr. med. Peter A. Fasching
Prof. Dr. med. Andreas Hartkopf
Prof. Dr. med. Markus Wallwiener
PD Dr. med. Laura Michel
Young Investigators:
Study and project management
Organizational structure
Study centers
Participating sites (in alphabetical order)
Uniklinik RWTH Aachen
Klinik für Gynäkologie und Geburtsmedizin
Prof. Dr. med. Elmar Stickeler
Website
Gesundheitszentrum St. Marien GmbH, Amberg
Dr. med. Ludwig Fischer von Weikersthal
Website
Anregiomed gKK, Klinikum Ansbach,
Brustzentrum Westmittelfranken
PD Dr. med. Thomas Hildebrandt
Webseite
Hämato-Onkologische Schwerpunktpraxis am Klinikum Aschaffenburg
Dr. med. Manfred Welslau
Website
Universitätsklinikum Augsburg
Klinik für Frauenheilkunde und Geburtshilfe
Dr. med. Jacqueline Sagasser
Webseite
Klinik für Frauenklinik, Sozialstiftung Bamberg, Klinikum am Bruderwald
Dr. med. Hans-Martin Enzinger
Website
Klinik für Gynäkologie und Geburtshilfe, Klinikum Bayreuth GmbH
Dr. med. Svenja Dietzel-Drentwett
Website
Studienzentrale für das MVZ Eggenfelden e.K.
Dr. med. Jürgen Terhaag
Universitätsklinikum Erlangen
Frauenklinik
Prof. Dr. med. Peter A. Fasching
Webseite
Centrum für Hämatologie und Onkologie Bethanien/CHOP GmbH
Prof. Dr. med. Hans Tesch
Webseite
Universitätsklinikum Freiburg
Klinik für Frauenheilkunde
Prof. Dr. med. Ingolf Juhasz-Böss
Webseite
Schwerpunktpraxis für Gynäkologische Onkologie Fürstenwalde
Dr. med. Georg Heinrich
Webseite
Klinikum Fürth
Prof. Dr. Volker Hanf
Webseite
(Bitte überprüfen)
Niels-Stensen-Kliniken, Georgsmarienhütte
Dr. med. Kerstin Lüdtke-Heckenkamp
Webseite
Universitätsklinikum Halle
Klinik für Gynäkologie
Dr. Kristin Reinhardt
Webseite
Dr. med. Roswitha Fuchs
Webseite
Studienzentrum UnterEms
Onkologische Schwerpunktpraxis Leer-Emden
Dr. med. Lothar Müller
Universitätsmedizin Mainz
Klinik und Poliklinik für Geburtshilfe und Frauengesundheit
Prof. Dr. med. Marcus Schmidt
Webseite
Praxisklinik am Rosengarten Mannheim
Dr. med. Matthias Geberth
Webseite
MVZ Hämatologie/Onkologie Mayen
Dr. med. Marion Schmitz
Webseite
Ludwig-Maximilians Universität München (LMU)
Klinik und Poliklinik für Frauenheilkunde und Geburtshilfe
Prof. Dr. Nadia Harbeck
Webseite
Klinikum rechts der Isar der Technischen Universität München (TUM)
Frauenklinik und Poliklinik
Dr. med. Johannes Ettl
Webseite
medius Klinik Ostfildern-Ruit
Dr. med. Michael Burkhardt
Webseite
St. Vincenz-Krankenhaus GmbH Paderborn
Frauen- und Kinderklinik St. Louise
Prof. Dr. med. Michael P. Lux
Webseite
G.SUND Gynäkologie Kompetenzzentrum Stralsund
Dr. med. Carsten Hielscher
Webseite
Universitätsklinikum Ulm
Klinik für Frauenheilkunde und Geburtshilfe
Prof. Dr. med. Wolfgang Janni
Webseite
Study centers
Participating sites (in alphabetical order)
Uniklinik RWTH Aachen
Klinik für Gynäkologie und Geburtsmedizin
Prof. Dr. med. Elmar Stickeler
Website
Gesundheitszentrum St. Marien GmbH, Amberg
Dr. med. Ludwig Fischer von Weikersthal
Website
Anregiomed gKK, Klinikum Ansbach,
Brustzentrum Westmittelfranken
PD Dr. med. Thomas Hildebrandt
Webseite
Hämato-Onkologische Schwerpunktpraxis am Klinikum Aschaffenburg
Dr. med. Manfred Welslau
Website
Universitätsklinikum Augsburg
Klinik für Frauenheilkunde und Geburtshilfe
Dr. med. Jacqueline Sagasser
Webseite
Klinik für Frauenklinik, Sozialstiftung Bamberg, Klinikum am Bruderwald
Dr. med. Hans-Martin Enzinger
Website
Klinik für Gynäkologie und Geburtshilfe, Klinikum Bayreuth GmbH
Dr. med. Svenja Dietzel-Drentwett
Website
Studienzentrale für das MVZ Eggenfelden e.K.
Dr. med. Jürgen Terhaag
Universitätsklinikum Erlangen
Frauenklinik
Prof. Dr. med. Peter A. Fasching
Webseite
Centrum für Hämatologie und Onkologie Bethanien/CHOP GmbH
Prof. Dr. med. Hans Tesch
Webseite
Universitätsklinikum Freiburg
Klinik für Frauenheilkunde
Prof. Dr. med. Ingolf Juhasz-Böss
Webseite
Schwerpunktpraxis für Gynäkologische Onkologie Fürstenwalde
Dr. med. Georg Heinrich
Webseite
Klinikum Fürth
Prof. Dr. Volker Hanf
Webseite
(Bitte überprüfen)
Niels-Stensen-Kliniken, Georgsmarienhütte
Dr. med. Kerstin Lüdtke-Heckenkamp
Webseite
Universitätsklinikum Halle
Klinik für Gynäkologie
Dr. Kristin Reinhardt
Webseite
Dr. med. Richard Hansen
Webseite
Universitätsmedizin Mainz
Klinik und Poliklinik für Geburtshilfe und Frauengesundheit
Prof. Dr. med. Marcus Schmidt
Webseite
Praxisklinik am Rosengarten Mannheim
Dr. med. Matthias Geberth
Webseite
MVZ Hämatologie/Onkologie Mayen
Dr. med. Marion Schmitz
Webseite
Ludwig-Maximilians Universität München (LMU)
Klinik und Poliklinik für Frauenheilkunde und Geburtshilfe
Prof. Dr. Nadia Harbeck
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Klinikum rechts der Isar der Technischen Universität München (TUM)
Frauenklinik und Poliklinik
Dr. med. Johannes Ettl
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medius Klinik Ostfildern-Ruit
Dr. med. Michael Burkhardt
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St. Vincenz-Krankenhaus GmbH Paderborn
Frauen- und Kinderklinik St. Louise
Prof. Dr. med. Michael P. Lux
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Universitätsklinikum Ulm
Klinik für Frauenheilkunde und Geburtshilfe
Prof. Dr. med. Wolfgang Janni
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