Sie entwickeln einen Test, der Tumore im Frühstadium in Blutproben erkennt.

Aktuelle Methoden zur Krebsdiagnose basieren auf der Identifizierung von Markern – Molekülen, die einen bestimmten Zustand oder Prozess im Körper anzeigen –, die vom Tumor oder von mit ihm verbundenen Proteinen stammen.

Diese Marker sind häufiger, wenn der Tumor bereits weit fortgeschritten ist. Und je weiter fortgeschritten der Tumor ist, desto komplexer ist es, wirksame Behandlungsmöglichkeiten zu finden.

Nun hat ein Team um Gonçalo Bernardes, Leiter der Gruppe für Translationale Chemische Biologie am spanischen Nationalen Krebsforschungszentrum (CNIO), einen Test entwickelt, der solide Tumore im Frühstadium anhand einer einfachen Blutprobe erkennen kann . Darüber hinaus liefert dieser Test laut der in Nature Communications veröffentlichten Studie auch relevante Informationen für die Wahl der Behandlung.

Um diese Früherkennung zu erreichen, konzentrierte sich das Team bei dem Test nicht auf vom Tumor freigesetzte Marker, sondern auf die Abwehrreaktion des Körpers gegen den Krebs. Seit dem 19. Jahrhundert ist bekannt, dass das Auftreten von Krebszellen Veränderungen im Immunsystem verursacht, und es war auch bekannt, dass diese Veränderungen in den frühesten Stadien von Krebs stärker ausgeprägt sind. Sie wurden jedoch nie für die Diagnose genutzt.

Die neue Studie konzentriert sich auf diese Aspekte, insbesondere auf die Veränderungen der Blutproteine, die auftreten, wenn Krebs das Immunsystem stört.

„Unser Ansatz hat sich als besonders wirksam bei der Früherkennung von Tumoren erwiesen. Das ist entscheidend, denn wenn wir sie frühzeitig erkennen, können wir viele Krebsarten behandeln“, erklärt Bernardes.

Bei diesem Ansatz stieß das Team auf ein Problem: Menschliches Blut enthält mehr als 5.000 Proteine, was deren Analyse extrem schwierig macht. Daher nutzten sie bioinformatische Analysen und grenzten das Untersuchungsziel auf fünf Aminosäuren ein: Lysin, Tryptophan, Tyrosin, Cystein und nicht-disulfidgebundenes Cystein.

Anschließend unterzogen sie die Probe Reaktionen, die bei Lichteinwirkung Fluoreszenz emittieren – sogenannte fluorogene Reaktionen – und die die genaue Konzentration jeder dieser Aminosäuren im Plasma aufzeigen. Mithilfe von maschinellem Lernen identifizierten sie Muster in diesen Konzentrationen, die in diagnostische Signale übersetzt werden konnten.

Wie im veröffentlichten Artikel erläutert, wendeten sie diese Technik auf Proben von 170 Patienten an und konnten 78 % der Krebserkrankungen mit einer Falsch-Positiv-Rate von 0 % identifizieren.

Bernardes betont außerdem, dass der Test einfach anzuwenden sei und lediglich eine kleine Blutprobe und einfache, in jedem Krankenhaus erhältliche Reagenzien erfordere. Um die Diagnose zu stellen, entwickelt Bernardes‘ Team, ebenfalls Professor an der Universität Cambridge (Großbritannien), eine Plattform zur Analyse der Daten.

Die bisher untersuchten Proben stammten nicht ausschließlich von Krebspatienten: „Es ist sehr wichtig festzustellen, dass wir bei der Analyse von Proben von Patienten mit anderen Krankheiten festgestellt haben, dass die Signale anders sind“, sagt Bernardes.

„Beispielsweise unterscheiden sich die immunologischen Signale einer Person mit SARS-CoV-2 von denen einer Person mit Krebs , ebenso wie die Signale verschiedener Krebsarten und sogar Krebs in verschiedenen Stadien. All dies können wir mit unserem Test feststellen“, fügt er hinzu.

Und diese einzigartigen Signale für jede Krebsart liefern auch eine weitere Information, die für die klinische Praxis von enormem Interesse ist: ob der Patient auf bestimmte Behandlungen anspricht oder nicht. Der Artikel beschreibt, dass der Test mit hundertprozentiger Genauigkeit vorhersagte, dass ein Patient nicht auf eine antimetastasierende Behandlung ansprechen würde.

Bei der Vorhersage der Patientenreaktion lag die Genauigkeit bei 87 %. Daher behaupten sie, dass der Test auch für die Präzisionsmedizin bei der Auswahl von Behandlungen eingesetzt werden könnte.

Eine Stichprobe von 170 Patienten reichte aus, um diesen Punkt zu erreichen, der Forscher räumt jedoch ein, dass noch viel mehr Daten erforderlich sind, um die kommerzielle Entwicklung des Tests abzuschließen.

Zu diesem Zweck laufen bereits zwei klinische Studien in Großbritannien und eine Reihe weiterer Versuche in Ländern wie den USA und China. Nach der Entwicklung wird die Plattform voraussichtlich über ein Spin-off -Unternehmen in Cambridge namens Proteotype Ltd. vermarktet, das Bernardes zusammen mit anderen Autoren gegründet hat.