Voraussetzungen und Konsequenzen molekularer Diagnostik des Mammakarzinoms

Die Klassifikation von Krankheiten ihre Zuordnung zu verschiedenen Kategorien, ihre Abgrenzung untereinander und ihre Unterteilung in verschiedene Subtypen ist von elementarer Bedeutung für die Wahrnehmung, den praktischen Umgang und die Bewertung der Krankheiten durch Individuen und Gesellschaft. Durch die Krankheitsklassifikationen werden die jeweiligen spezifischen Arbeitsfelder von Medizin und Wissenschaft definiert und abgegrenzt sowie distinkte Beschreibungsgrößen und Muster vorgegeben, die prägend für Innovationen wirken. Umgekehrt erfolgt die Bildung von Krankheitsklassifikationen in Abhängigkeit der Repräsentationsformen der jeweiligen Krankheiten und Krankheitsgruppen, die durch die angewandten Technologien in der Erfassung und Diagnose pathogener Zustände generiert werden.
Marko Silvestric untersucht in seiner vorliegenden Studie, ob und wie neue analytische und diagnostische Verfahren, deren Beschreibungsgrößen und Kategorien nicht oder nur teilweise konvergent zu den bestehenden Klassifikationssystemen sind, etabliert werden und zu einer Veränderung der Krankheitsordnung führen. Mit besonderem Blick auf die wachsende Bedeutung molekularer Methoden in der Charakterisierung, Klassifikation und Stratifizierung von Erkrankungen untersucht Silvestric darüber hinaus die Methode der Genexpressionsanalyse und deren Einfluss auf die Konzeptualisierung und klinische Praxis von Brustkrebs. Neben der Betrachtung der Bedingungen für eine erfolgreiche Translation der Technologie aus der Entwicklung in die Anwendung werden dazu außerdem die konkreten Fragen nach der Veränderung der Risikoeinstufung des Mammakarzinoms, der Beeinflussung der Therapiewahl und der Integrität der Entität Brustkrebs sowie der Abgrenzung dieser zu anderen Tumorarten behandelt.
Die Studie richtet sich an Mediziner und Wissenssoziologen gleichermaßen, da sie in einem interdisziplinären Ansatz naturwissenschaftlich-medizinische Theorien und Standpunkte mit wissenssoziologischen Modellen