Mit KI wider dem Weichteilsarkoma

by | Mar 27, 2024

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Forscher der Stanford Medicine haben mit neuartigen maschinellen Lernverfahren unterschiedliche Zellkonfigurationen kartiert, die Aufschluss über die Reaktion auf eine Immuntherapie geben könnten.

 

Sie sind selten und schwer zu behandeln: Weichteilsarkome. Doch nun könnten neuartige, an der Stanford University entwickelte maschinelle Lernverfahren Hoffnung geben. Konkret haben die Forscher drei unterschiedliche Zellkonfigurationen kartiert, die mit den klinischen Ergebnissen von Patienten mit einem Weichteilsarkom übereinstimmen. Dabei identifizierte die Technik insbesondere eine zelluläre Nachbarschaft, die mit einem positiven Ansprechen auf eine Immuntherapie korreliert, was Ärzten helfen könnte, Behandlungsentscheidungen zu treffen.

„Weichteilsarkome sind eine Herausforderung”, sagt Everett Moding, MD, PhD, Assistenzprofessor für Radioonkologie an der Stanford University. „Rund die Hälfte der Patienten, bei denen ein Primärtumor diagnostiziert wird, entwickeln Fernmetastasen, aber wir haben keine gute Methode, um vorherzusagen, wer.“ Eine Chemotherapie wirke bei diesen Patienten in der Regel nicht gut, und die meisten sprächen auch nicht auf eine Immuntherapie an. „Indem wir Muster identifizieren, ob und wie verschiedene Zelltypen miteinander interagieren, und diese Muster anschließend mit den Ergebnisse vergleichen, können wir mehr über die Komplexität von Weichteilsarkomen lernen und hoffentlich Behandlungserfolge erzielen.“ Moding ist Hauptautor der Studie, die dazu im März im Magazin Nature Cancer veröffentlicht wurde.

Selten und anders

Weichteilsarkome sind selten. Sie machen nur etwas zwei Prozent der Krebsneuerkrankungen im Erwachsenenalter in Deutschland aus. Die Besonderheit ist, dass sie aus so genannten mesenchymalen Zellen entstehen, die das Bindegewebe im Körper bilden, und nicht aus Epithelzellen, die die inneren Organe und die Haut auskleiden und aus denen die meisten anderen Krebsarten, die so genannten Karzinome, entstehen. Diese Unterscheidung deutet darauf hin, dass sich die zugrunde liegende Biologie der Sarkome von derjenigen der häufigeren Krebsarten unterscheiden kann.

Die Forscher in Stanford nutzten nun ein 2021 entwickeltes maschinelles Lernverfahren namens EcoTyper sowie ein weiteres, 2019 entwickeltes Verfahren namens CIBERSORTx, um die Umgebung der Tumore besser zu verstehen. CIBERSORTx kann die verschiedenen Zelltypen in einer großen Gewebeprobe auf Grundlage der relativen Häufigkeit und der Muster der RNA-Botschaften in der Probe vorhersagen. EcoTyper baut auf dieser Vorhersage auf, um den sogenannten Zellstatus zu bestimmen – also was die Zelltypen gerade tun und mit welchen Zellen sie interagieren.

Neue Erkenntnisse

„Das maschinelle Lernen überwindet viele der Probleme, die unser Verständnis von Weichteilsarkomen bisher behindert haben”, erklärt Moding. „Wir brauchen kein frisches Gewebe, und wir können mit Hilfe von Computern lernen, welche Zelltypen ein Tumor enthält und welche von ihnen dazu neigen, miteinander zu interagieren. Wir können öffentlich verfügbare Daten nutzen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.”

Mithilfe der beiden Verfahren identifizierten die Forscher 23 verschiedene Zellzustände in neun Zelltypen in Weichteilsarkomen, die von mehreren hundert Patienten isoliert wurden. EcoTyper nutzte diese Informationen, um drei multizelluläre Gemeinschaften, so genannte Ökotypen, zu identifizieren. Diese Ökotypen, so fanden die Forscher heraus, korrelierten mit den klinischen Ergebnissen der Patienten.

Im Allgemeinen schnitten Patienten, deren Tumore Zellgemeinschaften mit einem hohen Anteil an krebsbekämpfenden Immunzellen enthielten, deutlich besser ab als Patienten mit Tumoren, die nur wenige Immunzellen und erhöhte Werte von Proteinen aufwiesen, die an einem Signalweg namens Hedgehog beteiligt sind.

Menschen, deren Tumore eine mittlere Anzahl von Immunzellen enthielten und erhöhte Werte von RNA-Botschaften aufwiesen, die an krebsassoziierten Signalwegen namens MYC und MTORC1 beteiligt sind, hatten die schlechtesten Ergebnisse, aber sie sprachen auch viel eher auf eine Immuntherapie an als eine der beiden anderen Gruppen.

„Derzeit wird die Immuntherapie meist als Zweitlinientherapie für diese Patienten eingesetzt”, erläutert Moding. „Wenn wir allerdings die Komplexität der Wechselwirkungen zwischen Krebszellen und Immunzellen besser verstehen, könnten wir das nutzen, um die Ergebnisse zu verbessern und neue Therapien zu entwickeln.“

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