Bahnbrechende neue Methode zur Früherkennung von mehreren Krebsarten
Günstigere und praktischere Tests: Neue Methode auf Basis des menschlichen Stoffwechsels
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Krebs ist eine der tödlichsten Krankheiten der Welt und ist schwieriger zu heilen, wenn er erst in einem späten Stadium entdeckt wird.
Die Suche nach wirksamen Methoden zur Früherkennung mehrerer Krebsarten gleichzeitig, der so genannten Multi-Cancer Early Detection (MCED), ist ein neues Forschungsgebiet. Die heute gängigen Früherkennungstests sind krebstypenspezifisch, was bedeutet, dass die Patienten auf jeden Krebstyp einzeln getestet werden müssen. Neue MCED-Tests, die sich in der Entwicklung befinden, basieren in der Regel auf der Genetik, z. B. durch Messung von DNA-Fragmenten aus im Blut zirkulierenden Tumoren. DNA-basierte Methoden können jedoch nur einige Krebsarten erkennen und sind nur begrenzt in der Lage, Tumore im frühesten Stadium, dem so genannten Stadium I, zu finden.
Neue Methode auf der Grundlage des menschlichen Stoffwechsels
In einer internationalen Zusammenarbeit haben Chalmers-Forscher nun eine neue Methode zur Früherkennung von Mehrfachkrebs entwickelt, die auf dem menschlichen Stoffwechsel basiert. Die Ergebnisse, die in der Fachzeitschrift PNAS veröffentlicht wurden, eröffnen neue Möglichkeiten für eine kostengünstigere und wirksamere Krebsvorsorge. In einer Studie mit insgesamt 1 260 Teilnehmern stellten die Forscher zunächst fest, dass die neue Methode alle 14 getesteten Krebsarten erkennen kann. Anschließend zeigten sie, dass mit der neuen Methode doppelt so viele Krebsarten im Stadium I bei asymptomatischen gesunden Menschen erkannt werden können wie mit den neuen DNA-basierten MCED-Tests.
"Dies ist eine bisher unerforschte Methode, und dank der Tatsache, dass wir sie in einer großen Population testen konnten, können wir zeigen, dass mit ihr mehr Krebserkrankungen im Stadium I und mehr Krebsarten gefunden werden können. Die Methode ermöglicht es, Krebsarten zu finden, auf die heute nicht untersucht wird und die mit DNA-basierten MCED-Tests nicht gefunden werden können, wie z. B. Hirntumore und Nierenkrebs", sagt Francesco Gatto, Gastforscher am Department of Biology and Biological Engineering in Chalmers und einer der Autoren der Studie.
Günstigere und praktischere Tests
Die Methode basiert auf einer Entdeckung, die Dr. Francesco Gatto und Prof. Jens Nielsen in Chalmers vor fast zehn Jahren gemacht haben: dass so genannte Glykosaminoglykane - eine Zuckerart, die ein wichtiger Bestandteil unseres Stoffwechsels ist - hervorragende Biomarker sind, um Krebs nichtinvasiv zu erkennen. Die Forscher entwickelten ein maschinelles Lernverfahren, bei dem Algorithmen eingesetzt werden, um krebsanzeigende Veränderungen in den Glykosaminoglykanen zu finden. Die Methode benötigt vergleichsweise geringe Mengen an Blut oder Urin, was ihre Anwendung praktischer und kostengünstiger macht.
"Die Tatsache, dass die Methode vergleichsweise einfach ist, bedeutet, dass die Kosten deutlich niedriger sein werden, so dass letztlich mehr Menschen Zugang zu dem Test haben und ihn anwenden können", sagt Francesco Gatto.
Wichtiger Schritt zu wirksamen Multi-Krebs-Tests
In einem nächsten Schritt hoffen die Forscher, eine Studie mit noch mehr Teilnehmern durchführen zu können, um das Potenzial der Methode für den Einsatz im Screening weiter zu entwickeln und zu bestätigen.
"Dies ist eine bahnbrechende Studie, die uns hoffen lässt, dass die Gesellschaft eines Tages in der Lage sein wird, Screening-Programme zu entwickeln, die alle Krebsarten frühzeitig erkennen können", sagt Francesco Gatto.
"Wir wissen, dass wir neue Instrumente brauchen, um mehr Krebsfälle frühzeitig zu erkennen. Diese Ergebnisse sind sehr vielversprechend, denn sie zeigen eine höhere Sensitivität für mehr Krebsarten im Stadium I, und das mit einer kosteneffizienten und leicht zugänglichen Technologie", sagt Dr. Eric Jonasch, MD, Professor am MD Anderson Cancer Center der University of Texas und Mitautor der Studie.
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