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Wissenschaftler der Uniklinik RWTH Aachen, des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) und des Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg haben einen lernfähigen Algorithmus entwickelt, der eine solche Mikrosatelliteninstabilität direkt aus den Bildern von Gewebeproben vorhersagen kann.
Veränderungen von bestimmten Abschnitten im Erbgut einer Krebserkrankung– den sogenannten Mikrosatelliten – sind ein wichtiger Hinweis darauf, ob bei einem Patienten mit Magen-oder Darmkrebs eine Immuntherapie erfolgreich sein könnte. Wissenschaftler der Uniklinik RWTH Aachen, des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) und des Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg haben einen lernfähigen Algorithmus entwickelt, der eine solche Mikrosatelliteninstabilität direkt aus den Bildern von Gewebeproben vorhersagen kann. Damit könnten Patienten, die von einer Immuntherapie profitieren, eventuell früher identifiziert werden. Die Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift „Nature Medicine“ veröffentlicht.
Nur wenige Patienten mit Magen- oder Darmkrebs profitieren von einer Immuntherapie. Dabei haben manche Tumoren Veränderungen im Erbgut, sie tragen Mutationen in den als „Mikrosatelliten“ bezeichneten, sich häufig wiederholenden Abschnitten des Erbguts. Diese sogenannte Mikrosatelliteninstabilität (MSI) ist ein charakteristisches Merkmal zur Unterscheidung von verschiedenen Krebsarten des Magen-Darm-Trakts und bestimmt, ob Patienten mit diesen Erkrankungen besonders gut auf eine Immuntherapie mit Checkpoint-Inhibitoren ansprechen. Üblicherweise benötigt man für die Erkennung dieser Eigenschaften einen genetischen oder immunhistochemischen Test, der zusätzliche Kosten verursacht und in der klinischen Praxis nicht immer bei jedem Patienten durchgeführt wird.
Die Wissenschaftler aus Aachen und Heidelberg zeigten in Zusammenarbeit mit internationalen Kollegen, dass sich mit einem lernfähigen computergestützten Algorithmus – dem sogenannten „deep learning“ – MSI direkt aus routinemäßig vorliegenden Bildern von Gewebeproben diagnostizieren lässt, ohne dass zusätzliche Labortests benötigt werden. „Unser Ansatz hat das Potenzial, jeden Patienten mit Darmkrebs automatisch und kosteneffizient auf MSI zu testen und somit eine Immuntherapie einer größeren Gruppe von Darmkrebspatienten zukommen zu lassen“, sagt Jakob Nikolas Kather, Arzt und Wissenschaftler an der Klinik für Gastroenterologie, Stoffwechselerkrankungen und Internistische Intensivmedizin (Medizinische Klinik III) der Uniklinik RWTH Aachen und Mitarbeiter am DKFZ und NCT Heidelberg. „Damit besteht die Möglichkeit, auch Patienten zu identifizieren, bei denen sonst vielleicht nie eine Immuntherapie in Betracht gezogen würde. Allerdings muss dieser Ansatz erst in prospektiven Studien überprüft werden“, ergänzt Dirk Jäger, Ärztlicher und Geschäftsführender Direktor der Abteilung für Medizinische Onkologie am NCT in Heidelberg.
Immuntherapie bei Krebserkrankungen
Krebs-Immuntherapien mit so genannten Checkpoint-Inhibitoren – Wirkstoffen, die die „Bremsen“ der Immunabwehr lösen – haben in den vergangenen Jahren starke Aufmerksamkeit erfahren. Beim Darmkrebs ließen sich allerdings mit den Checkpoint-Inhibitoren bisher lediglich bei "Mikrosatelliten-instabilen" Tumoren Erfolge erzielen. Bei den häufigeren, „Mikrosatelliten-stabilen“ Fällen von Darmkrebs haben die Checkpoint-Inhibitoren in bisherigen Studien keine objektiven Ansprechraten gezeigt. Nach wie vor ist es im Alltag eine Herausforderung vorherzusagen, bei wem die Immuntherapie wirkt. Umso wichtiger ist es, die Patienten, die von einer Immuntherapie profitieren könnten, im klinischen Alltag frühzeitig zu identifizieren.
Künstliche Intelligenz in der Medizin
Künstliche Intelligenz und lernfähige Algorithmen – diese Begriffe werden in der Medizin zunehmend prominenter. Bereits seit langer Zeit wird auf technologische Unterstützung gesetzt. Maschinen werden mit hochvaliden Daten gefüttert und trainieren so den Algorithmus, um große Datenmengen und medizinische Bilder für effizientere und genauere Behandlungen zu analysieren und so beispielsweise Krebszellen automatisiert zu erkennen.
Originalpublikation
Jakob Nikolas Kather, Alexander T. Pearson, Niels Halama, Dirk Jäger, Jeremias Krause, Sven H. Loosen, Alexander Marx, Peter Boor, Frank Tacke, Ulf Peter Neumann,
Heike I. Grabsch, Takaki Yoshikawa, Hermann Brenner, Jenny Chang-Claude, Michael Hoffmeister, Christian Trautwein, Tom Luedde (2019) Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. Nature Medicine, https://www.nature.com/articles/s41591-019-0462-y
Bild zur Pressemitteilung steht im Internet kostenfrei zur Verfügung unter:
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BU: Gewebeschnitte von einem Mikrosatelliten-instabilen (MSI) Patienten (a) und einem Mikrosatelliten-stabilen (MSS)-Patienten (b).
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Nationales Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg
Das Nationale Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg ist eine gemeinsame Einrichtung des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ), des Universitätsklinikums Heidelberg (UKHD), der Medizinischen Fakultät der Universität Heidelberg und der Deutschen Krebshilfe. Ziel des NCT ist es, vielversprechende Ansätze aus der Krebsforschung möglichst schnell in die Klinik zu übertragen und damit den Patienten zugutekommen zu lassen. Dies gilt sowohl für die Diagnose als auch die Behandlung, in der Nachsorge oder der Prävention. Die Tumorambulanz ist das Herzstück des NCT. Hier profitieren die Patienten von einem individuellen Therapieplan, den fachübergreifende Expertenrunden, die sogenannten Tumorboards, erstellen. Die Teilnahme an klinischen Studien eröffnet den Zugang zu innovativen Therapien. Das NCT ist somit eine richtungsweisende Plattform zur Übertragung neuer Forschungsergebnisse aus dem Labor in die Klinik. Das NCT kooperiert mit Selbsthilfegruppen und unterstützt diese in ihrer Arbeit. Seit 2015 hat das NCT Heidelberg in Dresden einen Partnerstandort. In Heidelberg wurde 2017 das Hopp-Kindertumorzentrum (KiTZ) gegründet. Die Kinderonkologen am KiTZ arbeiten in gemeinsamen Strukturen mit dem NCT Heidelberg zusammen.
Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ)
Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) ist mit mehr als 3.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern die größte biomedizinische Forschungseinrichtung in Deutschland. Über 1000 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler erforschen im DKFZ, wie Krebs entsteht, erfassen Krebsrisikofaktoren und suchen nach neuen Strategien, die verhindern, dass Menschen an Krebs erkranken. Sie entwickeln neue Methoden, mit denen Tumoren präziser diagnostiziert und Krebspatienten erfolgreicher behandelt werden können. Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des Krebsinformationsdienstes (KID) klären Betroffene, Angehörige und interessierte Bürger über die Volkskrankheit Krebs auf. Gemeinsam mit dem Universitätsklinikum Heidelberg hat das DKFZ das Nationale Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg eingerichtet, in dem vielversprechende Ansätze aus der Krebsforschung in die Klinik übertragen werden.
Im Deutschen Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK), einem der sechs Deutschen Zentren für Gesundheitsforschung, unterhält das DKFZ Translationszentren an sieben universitären Partnerstandorten. Die Verbindung von exzellenter Hochschulmedizin mit der hochkarätigen Forschung eines Helmholtz-Zentrums ist ein wichtiger Beitrag, um die Chancen von Krebspatienten zu verbessern. Das DKFZ wird zu 90 Prozent vom Bundesministerium für Bildung und Forschung und zu 10 Prozent vom Land Baden-Württemberg finanziert und ist Mitglied in der Helmholtz-Gemeinschaft deutscher Forschungszentren.
Universitätsklinikum Heidelberg
Das Universitätsklinikum Heidelberg ist eines der bedeutendsten medizinischen Zentren in Deutschland; die Medizinische Fakultät der Universität Heidelberg zählt zu den international renommierten biomedizinischen Forschungseinrichtungen in Europa. Gemeinsames Ziel ist die Entwicklung innovativer Diagnostik und Therapien sowie ihre rasche Umsetzung für den Patienten. Klinikum und Fakultät beschäftigen rund 13.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter und engagieren sich in Ausbildung und Qualifizierung. In mehr als 50 klinischen Fachabteilungen mit fast 2.000 Betten werden jährlich rund 65.000 Patienten vollstationär, 56.000 mal Patienten teilstationär und mehr als 1.000.000 mal Patienten ambulant behandelt. Gemeinsam mit dem Deutschen Krebsforschungszentrum und der Deutschen Krebshilfe hat das Universitätsklinikum Heidelberg das Nationale Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg etabliert, das führende onkologische Spitzenzentrum in Deutschland. Das Heidelberger Curriculum Medicinale (HeiCuMed) steht an der Spitze der medizinischen Ausbildungsgänge in Deutschland. Derzeit studieren ca. 3.700 angehende Ärztinnen und Ärzte in Heidelberg.
Uniklinik RWTH Aachen (AöR)
Die Uniklinik RWTH Aachen verbindet als Supramaximalversorger patientenorientierte Medizin und Pflege, Lehre sowie Forschung auf internationalem Niveau. Mit 36 Fachkliniken, 25 Instituten und fünf fachübergreifenden Einheiten deckt die Uniklinik das gesamte medizinische Spektrum ab. Hervorragend qualifizierte Teams aus Ärzten, Pflegern und Wissenschaftlern setzen sich kompetent für die Gesundheit der Patienten ein. Die Bündelung von Krankenversorgung, Forschung und Lehre in einem Zentralgebäude bietet beste Voraussetzungen für einen intensiven interdisziplinären Austausch und eine enge klinische und wissenschaftliche Vernetzung. Rund 7.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sorgen für patientenorientierte Medizin und eine Pflege nach anerkannten Qualitätsstandards. Die Uniklinik versorgt mit 1.400 Betten rund 50.000 stationäre und 200.000 ambulante Fälle im Jahr.
Jakob Nikolas Kather
Dirk Jäger
Jakob Nikolas Kather, Alexander T. Pearson, Niels Halama, Dirk Jäger, Jeremias Krause, Sven H. Loosen, Alexander Marx, Peter Boor, Frank Tacke, Ulf Peter Neumann,
Heike I. Grabsch, Takaki Yoshikawa, Hermann Brenner, Jenny Chang-Claude, Michael Hoffmeister, Christian Trautwein, Tom Luedde (2019) Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. Nature Medicine, https://www.nature.com/articles/s41591-019-0462-y
http://www.nature.com/articles/s41591-019-0462-y
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Merkmale dieser Pressemitteilung:
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Wissenschaftliche Publikationen
Deutsch
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