Wahrscheinlichkeit von Rezidiven nach Resektion von Adenokarzinomen der Lunge: Tumorumgebung liefert wichtige Informationen

Genetische Informationen, die aus scheinbar gesundem Gewebe in der Nähe von Lungentumoren gesammelt werden, könnten laut einer neuen Studie US-amerikanischer Wissenschaftler ein besserer Indikator für nach der Behandlung auftretende Rezidive sein als die Analyse der Tumore selbst.

In ihrer aktuell veröffentlichten Studie konzentrierten sich die Forschenden auf Adenokarzinome der Lunge, die nach Angaben der U.S. Centers for Disease Control and Prevention (CDC) etwa ein Drittel aller Lungenkrebserkrankungen in den USA ausmachen. Während die meisten Patienten als geheilt gelten können, wenn die Tumoren zu Beginn des Krankheitsverlaufes chirurgisch entfernt werden, wachsen etwa 30 Prozent der Fälle verbleibende Krebszellen nach. Daher wird nach Biomarkern oder Prädiktoren für ein erneutes Auftreten gesucht, die Anlass für eine aggressivere Erstbehandlung sein könnten.

An der genannten Studie nahmen 147 Männer und Frauen teil, die wegen Lungenkrebs im Frühstadium behandelt wurden. Man untersuchte den Nutzwert des Transkriptoms, also des vollständigen Satzes von RNA-Molekülen, die den Zellen sagen, welche Proteine sie herstellen sollen. Die Analyse von RNA, die aus scheinbar gesundem Gewebe in der Nähe von Tumorzellen entnommen wurde, ergab dabei eine genaue Vorhersage, dass der Krebs in 83 Prozent der Fälle erneut auftreten würde, während RNA aus den Tumoren selbst nur in 63 Prozent der Fälle aussagekräftig war.

„Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Muster der Genexpression in scheinbar gesundem Gewebe als wirksamer und bisher schwer fassbarer Biomarker dienen könnte, um das Wiederauftreten von Lungenkrebs in den frühesten Stadien der Erkrankung vorherzusagen“, berichtet Co-Hauptautor Igor Dolgalev von der New York University (NYU) Grossman School of Medicine und dem Perlmutter Cancer Center (USA).

Laut den Studienautoren handelt es sich bei ihrer Arbeit um die bisher umfangreichste Untersuchung, in der genetisches Material von Tumoren und angrenzendem Gewebe verglichen und auf ihre Fähigkeit hin untersucht wurden, ein Krebsrezidiv vorherzusagen. Das Forscherteam sammelte fast 300 Proben aus Tumor- und gesundem Gewebe von Lungenkrebspatienten, sequenzierten dann die RNA jeder Probe und speisten diese Daten in einen auf Künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmus ein. Das Programm nutzte ein Verfahren des maschinellen Lernens, um mathematische Modelle zur Schätzung des Rezidivrisikos zu erstellen. Dabei ging es um die Frage, ob innerhalb von fünf Jahren nach der Operation erneut ein Tumor auftrat oder nicht.

Die Ergebnisse zeigten, dass die Expression von Genen, die mit Entzündungen oder einer erhöhten Aktivität des Immunsystems in angrenzendem, scheinbar normalem Lungengewebe verbunden sind, für Vorhersagen besonders nützlich war. Anzeichen einer solchen Abwehrreaktion, so erklären die Studienautoren, sollte es in tatsächlich gesundem Gewebe nicht geben, sodass sie als Frühwarnzeichen für eine Erkrankung dienen könnten.

„Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass scheinbar normales Gewebe, das sich in der Nähe eines Tumors befindet, möglicherweise doch nicht gesund ist“, erläutert daher Co-Hauptautor Hua Zhou, Bioinformatiker an der NYU Grossman School of Medicine und ebenfalls Mitarbeiter am Perlmutter Cancer Center. „Stattdessen könnten verbliebene Tumorzellen diese unerwartete Immunantwort bei ihren Nachbarn auslösen.“

„Eine Immuntherapie, die die Immunabwehr des Körpers stärkt, könnte daher dabei helfen, das Tumorwachstum zu bekämpfen, bevor es für herkömmliche Nachweismethoden sichtbar wird“, ergänzt Krebsbiologe Aristotelis Tsirigos, ebenfalls ein Hauptautor der Studie und Professor an der Abteilung für Pathologie an der NYU Grossman School of Medicine und vom Perlmutter Cancer Center. Er gibt aber zu bedenken, dass es sich hier um eine retrospektive Untersuchung handelte, in der das Computerprogramm anhand von Fällen trainiert wurde, von denen bereits bekannt war, dass es zu einem Rezidiv gekommen war. Daher plant das Studienteam als nächstes, das Programm zur prospektiven Bewertung des Rezidivrisikos bei Patienten zu nutzen, die neu wegen Lungenkrebs im Frühstadium behandelt werden, berichtet Tsirigos, der auch Direktor der Applied Bioinformatics Laboratories der NYU Langone Health ist. Die NYU Langone Health hat ein Patent (TSI03-02PRO) für Diagnosetools angemeldet, die auf dieser Grundlage entwickelt wurden.