Neue Methode zur gleichzeitigen Früherkennung mehrerer Krebsarten setzt auf Glykosaminoglykane

Die Multi-Cancer Early Detection (MCED), ist ein aufstrebendes Forschungsgebiet. Neue MCED-Tests, die sich in der Entwicklung befinden, basieren normalerweise auf Genetik und messen bspw. DNA-Fragmente von Tumoren, die im Blut zirkulieren.

DNA-basierte Methoden können jedoch nur einige Krebsarten erkennen und sind nur begrenzt in der Lage, Tumore im Stadium I zu erkennen. Jetzt haben Forscher der Chalmers University (Schweden) in einer internationalen Zusammenarbeit eine neue Methode entwickelt, die stattdessen auf dem menschlichen Stoffwechsel basiert. Die Ergebnisse, die in der Fachzeitschrift PNAS veröffentlicht wurden, eröffnen neue Möglichkeiten für eine kostengünstigere und effektivere Krebsvorsorge.

„Dies ist eine bisher unerforschte Methode, und dank der Tatsache, dass wir sie in einer großen Population testen konnten, können wir zeigen, dass sie effektiv ist, um mehr Krebs im Stadium I und mehr Krebsarten zu finden. Die Methode macht es möglich Krebsarten zu finden, auf die heute nicht gescreent wird und die mit DNA-basierten MCED-Tests nicht gefunden werden können, wie Hirntumore und Nierenkrebs”, sagt Dr. Francesco Gatto, Gastforscher am Institut für Biologie und Bioingenieurwesen an der Chalmers University und einer der Studienautoren.

Günstigere und praktischere Tests

Die Methode basiert auf einer Entdeckung von Gatto und Prof. Jens Nielsen vor fast 10 Jahren, dass Glykosaminoglykane hervorragende Biomarker sind, um Krebs nichtinvasiv zu erkennen. Die Forscher entwickelten eine Methode mit Maschinellem Lernen, bei der Algorithmen verwendet werden, um auf Krebs hinweisende Veränderungen in den Glykosaminoglykanen zu finden. Die Methode verwendet vergleichsweise kleine Blut- oder Urinmengen, was sie praktischer und billiger in der Anwendung macht. „Die Tatsache, dass die Methode vergleichsweise einfach ist, bedeutet, dass die Kosten merklich niedrig sein werden. Dies wird letztendlich dazu führen, dass mehr Menschen Zugang zum Test haben und diesen durchführen können“, sagt Gatto.

Wichtiger Schritt zu effektiven Multi-Krebstests

Im nächsten Schritt hoffen die Forscher, eine Studie mit noch mehr Teilnehmern durchführen zu können, um das Potenzial der Methode für den Screening-Einsatz weiterzuentwickeln 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“, kommentiert Seniorautor Gatto.

„Um mehr Krebsfälle frühzeitig finden zu können, wissen wir, dass neue Werkzeuge benötigt werden. Diese Ergebnisse sind aufgrund der nachgewiesenen höheren Sensitivität für mehr Krebsarten im Stadium I unter Verwendung einer kostengünstigen und zugänglichen Technologie sehr vielversprechend“, sagt er Dr. Eric Jonasch, Professor am MD Anderson Cancer Center der University of Texas und Co-Autor der Studie.

Den Schritt in die Gesellschaft hat die Methode bereits über das Start-up-Unternehmen Elypta, eines der Portfoliounternehmen von Chalmers Ventures, gemacht. Elypta basiert auf den in der wissenschaftlichen Studie vorgestellten Forschungsergebnissen und konzentriert sich auf die Entwicklung und Kommerzialisierung von MCED-Tests sowie Tests für rezidivierten Nierenkrebs. Darüber hinaus hat Elypta die Messmethoden entwickelt, die zur Unterstützung der Studienanalyse verwendet werden.

Die Studie zeigt, dass mit einer Methode, die auf der Analyse von Veränderungen in Glykosaminoglykanen basiert, aus derselben Blut- und Urinprobe mehrere verschiedene Krebsarten, , frühzeitig erkannt werden können, sogar Krebsarten die mit anderen Methoden schwer nachweisbar sind. Mit dieser neuen MCED-Methode könnten im Vergleich zu anderen in der Entwicklung befindlichen DNA-basierten MCED-Tests doppelt so viele Fälle von Krebs im Stadium bei ansonsten asymptomatischen gesunden Menschen erkannt werden.

Die Forscher entschieden sich, auf die 14 Krebsarten zu testen, die die Mehrheit der neu diagnostizierten Krebsfälle darstellen. Die Autoren untersuchten die Profile freier Glykosaminoglykane (GAGome) im Urin und Plasma als Biomarker für den Tumorstoffwechsel für die MCED von 14 Krebsarten unter Verwendung von 2064 Proben von 1260 Krebspatienten oder gesunden Probanden. Dabei beobachteten weit verbreitete krebsspezifische Veränderungen in biofluidischen GAGomen, die in einem In-vivo-Modell für Krebsprogression rekapituliert wurden. Die Autoren entwickelten 3 Modelle mit maschinellem Lernen basierend auf GAGomen aus Urin (Nurine = 220 Krebspatienten vs. 360 Gesunde) und Plasma (Nplasma = 517 vs. 425), die jeden Krebs mit einer Fläche unter der Grenzwertoptimierungskurve von 0,83–0,93 erkennen können, bei einer Sensitivität von bis zu 62% für das Stadium I und einer Spezifität von 95%. Patienten ohne Nachweis hatten ein um 39-50% geringeres Sterberisiko.

GAGome sagten die mutmaßliche Krebslokalisation mit einer Genauigkeit von 89% voraus. In einer Validierungsstudie an einer Screening-ähnlichen Population, die eine Spezifität von ≥99% erforderte, sagten kombinierte GAGome jeden Krebstyp, der mit einer schlechten Prognose innerhalb von 18 Monaten einhergeht, mit einer Sensitivität von 43% voraus (21% im Stadium I; N=121 und 49 Fälle).

Die Studie wurde von Forschern der Chalmers University in Zusammenarbeit mit mehr als 30 Partnern an 10 verschiedenen Universitäten und Forschungsinstituten in Schweden und international durchgeführt. Dies sind: Universität Lund, Schweden, Universität Uppsala, Schweden, Sahlgrenska Academie an der Universität Göteborg, Schweden, Karolinska Institut, Schweden, Vancouver Prostate Centre, Kanada, University of British Columbia, Kanada, Università Vita-Salute San Raffaele, Italien, Università degli studi di Modena e Reggio Emilia, Italien, University of Texas MD Anderson Cancer Center, USA, und Universität Kopenhagen, Dänemark.