Dreifach negativer Brustkrebs: Immuntherapie gezielter einsetzen
Immuntherapien sind bei vielen Patientinnen und Patienten mit dreifach negativem Brustkrebs wirksam, jedoch nicht bei allen. Ein neuer KI-gestützter Test könnte künftig genauer vorhersagen, wer profitiert und bei wem wenig Nutzen zu erwarten ist.
Brustkrebs ist die häufigste Krebserkrankung bei Frauen, Männer erkranken nur selten daran. Etwa 15 Prozent aller Brustkrebsfälle entfallen auf den besonders aggressiven und therapeutisch herausfordernden dreifach negativen Brustkrebs. Der Name geht darauf zurück, dass drei wichtige Ansatzpunkte für moderne Krebstherapien auf den Tumorzellen fehlen – der Östrogenrezeptor, der Progesteronrezeptor und der humane epidermale Wachstumsfaktorrezeptor (HER2). Antihormon-Therapien oder bestimmte Antikörpertherapien kommen deshalb nicht infrage.
Für manche Patientinnen und Patienten ist eine Immuntherapie eine Option. Sie soll das Immunsystem dabei unterstützen, Krebszellen besser zu erkennen und anzugreifen. Prof. Ramona Erber, Pathologin und Oberärztin am Universitätsklinikum Regensburg, erklärt: „Ein wichtiges Ziel der Behandlung ist, dass sich im später untersuchten Operationsgewebe keine Krebszellen mehr nachweisen lassen. Dies gilt als wichtiger Hinweis auf die langfristigen Heilungschancen.“ Ob die Therapie wirkt, zeigt sich aber erst im Verlauf der Behandlung. Einige Betroffene zeigen Nebenwirkungen, jedoch ohne dass sich ein Behandlungserfolg zeigt.
Hier setzt das Forschungsprojekt BIO-SPARK an: Ein Forschungsteam der Universität Regensburg entwickelt gemeinsam mit dem Industriepartner Mindpeak GmbH aus Hamburg ein KI-gestütztes Verfahren. Es soll vor Beginn einer Immuntherapie einschätzen, wie wahrscheinlich ein Behandlungserfolg ist.
Zugriff auf einen einzigartigen Datenschatz
Das Team um Prof. Erber nutzt Daten aus der bereits abgeschlossenen neoMONO-Studie. Darin wurden Behandlungsverläufe, Befunde und Proben von 359 Frauen mit dreifach negativem Brustkrebs erfasst. Da zu jeder Patientin bekannt ist, wie der Tumor auf die Behandlung reagierte, kann die KI daraus lernen, welche Eigenschaften des Tumors und Tumormikromilieus, die schon vor der Behandlung vorlagen, auf ein gutes oder schwaches Ansprechen auf Immuntherapien hinweisen.
Dafür wertet der Algorithmus viele Informationen gleichzeitig aus: „Wir integrieren mehrere Datenebenen, dazu gehören digitalisierte Tumorgewebeschnitte, klinische Daten, pathologische Befunddaten und genetische Daten. Auch Daten zur räumlichen Verteilung von Zelltypen und Molekülen im Tumor und seinem Umfeld spielen eine Rolle“, sagt die beteiligte Forscherin Tanja Niedermair. Die KI sucht in all diesen Daten nach Mustern, die für Menschen schwer erkennbar sind.
Ziel: ein KI-basierter Biomarker-Test
Am Ende des Projekts soll ein KI-basierter Biomarker-Test stehen, der anhand digitalisierter Gewebeschnitte Hinweise darauf geben kann, ob eine Immuntherapie anschlägt. Bis dahin müssen die Ergebnisse noch in weiteren Studien validiert sowie ethische und rechtliche Fragen geklärt werden. Gelingt dieser Schritt, könnte das KI-Assistenzsystem Ärztinnen und Ärzten dabei helfen, Therapieentscheidungen noch präziser und individueller zu treffen. Zugleich könnte es dazu beitragen Ressourcen im Gesundheitssystem gezielter einzusetzen. BIO-SPARK hat damit das Potenzial, die Versorgung von Patientinnen und Patienten mit dreifach negativem Brustkrebs nachhaltig zu verbessern.
Dass solche Innovationen schneller den Weg in die medizinische Praxis finden, ist auch das Ziel der BMFTR-Förderrichtlinie „KMU Innovative Medizintechnik“, in Rahmen derer das Projekt BIO-SPARK gefördert wird. Die Fördermaßnahme unterstützt kleine und mittlere Unternehmen (KMU) bei der Entwicklung innovativer Medizinprodukte und Diagnostikverfahren, die einen hohen Nutzen für die Patientenversorgung versprechen.
