Neuer Algorithmus kann kritische Krebsmutationen in der DNA identifizieren
Von Maya Ordoñez
12. Juli 2022 - Die meisten Menschen kennen die Gesichtserkennung wahrscheinlich als das Ding, mit dem man sein Smartphone entsperrt. Doch diese Technologie könnte laut einer neuen Studie auch als Werkzeug im Kampf gegen Krebs eingesetzt werden.
Ein Forscherteam des University College London und der University of California, San Diego, hat einen Algorithmus entwickelt, der ähnlich wie die Gesichtserkennung funktioniert - nur dass er nicht Gesichter identifiziert, sondern Krebsmutationen in der DNA aufspürt.
Diese Mutationen - Genetiker nennen sie "Kopienzahlveränderungen" - werden mit unterschiedlichen Ergebnissen in Verbindung gebracht, manche besser und manche schlechter, selbst bei Patienten mit derselben Krebsart.
"Was auf diesem Gebiet bisher fehlte, war eine Möglichkeit, diese Veränderungen der Kopienzahl zu interpretieren", sagt Dr. Nischalan Pillay, Forscher am University College London und Leiter der Nature-Studie.
Und genau das tut dieser Algorithmus, sagt Pillay - er übersetzt diese Veränderungen in Informationen, die Ärzte eines Tages nutzen könnten, um vorherzusagen, wie sich ein Krebs wahrscheinlich verhalten wird. Dies könnte zu genaueren Prognosen, wirksameren Behandlungen und möglicherweise mehr geretteten Leben führen.
Wie Technik Krebs in der DNA aufspüren kann
Krebs wird durch DNA-Mutationen oder, einfacher ausgedrückt, durch "Fehler" verursacht. Manche sind winzig - etwa wenn nur ein Buchstabe des genomischen Codes falsch ist. Diese sind "relativ leicht zu interpretieren", sagt Pillay. Aber Veränderungen der Kopienzahl sind größer. Wenn die DNA ein Buch ist, können durch Änderungen der Kopienzahl ganze Wörter, Sätze oder ganze Seiten falsch sein.
"Dann wird es viel schwieriger zu interpretieren", sagt Pillay. "Wir haben also eine Methode entwickelt, um diese Veränderungen anhand von Mustern zusammenzufassen."
Zu diesem Zweck analysierten er und sein Team fast 10.000 Krebsproben und entdeckten 21 krebsbezogene Muster. Der Algorithmus kann diese Muster so erkennen, wie eine Gesichtserkennungssoftware einen Verdächtigen in einer Menschenmenge finden kann.
Ein Beispiel: Wenn eine Gesichtserkennungssoftware ein Gesicht findet, zerlegt sie alle Teile - Augen, Lippen, Nase, Augenbrauen - und erstellt daraus eine digitale Version, die sie mit einer Datenbank bekannter Gesichter vergleicht.
"Sie sagt: 'OK, dieses rekonstruierte Gesicht sieht einer Person X, Y oder Z am ähnlichsten'", sagt Pillay.
Dieser Algorithmus findet kein Gesicht, sondern eine Änderung der Kopienzahl, indem er jedes zerbrochene, duplizierte oder fehlende Chromosom aufschlüsselt und ein Profil erstellt, das er mit den 21 bekannten Mustern vergleichen kann, um eine Übereinstimmung zu finden.
"Wir haben etwas wirklich Komplexes genommen und es in einem Katalog oder einer Blaupause zusammengefasst", sagt Pillay.
Diese Blaupause könnte verwendet werden, um vorherzusagen, wie ein Krebs wahrscheinlich fortschreiten wird, so dass Ärzte die Patienten genau überwachen und "eine andere Therapieform ausprobieren oder die Art der Therapie eskalieren" können, je nachdem, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass der Patient innerhalb eines bestimmten Zeitraums stirbt, sagt Pillay.
Dies ist erst der Anfang
Wissenschaftler interessieren sich immer mehr für die Rolle, die Veränderungen der Kopienzahl bei der Krebsbehandlung spielen können. So können diese Veränderungen beispielsweise auch Aufschluss darüber geben, wie ein Patient wahrscheinlich auf eine Behandlung ansprechen wird, sagt Dr. Christopher Steele, Postdoktorand am University College London und Erstautor der Forschungsarbeit.
Labortechniker können mit Hilfe von Flüssigbiopsien bereits Veränderungen der Kopienzahl in Blutproben analysieren. Wenn wir mehr darüber lernen, wie diese Ergebnisse zu interpretieren sind, könnten Ärzte sie nutzen, um die Behandlung in Echtzeit anzupassen, je nachdem, wie sich der Krebs entwickelt, sagt Pillay.
Und eines Tages werden wir vielleicht sogar verstehen, wie diese Kopienzahlveränderungen überhaupt entstehen, sagt er, was möglicherweise zur Krebsprävention beitragen könnte.
All dies ist Teil eines neuen Teilbereichs der Krebsforschung, der die Behandlung von Krebs revolutionieren könnte.
"Dies ist erst der Anfang", sagt Steele.
