Künstliche Intelligenz hilft Brustkrebspatientinnen, unnötige Chemotherapien zu vermeiden

Eine von der RCSI University of Medicine and Health Sciences und dem University College Dublin (UCD) geleitete Forschung hat Immunmarker identifiziert, die Ärzten dabei helfen könnten, genauer zu bestimmen, welche Brustkrebspatientinnen wahrscheinlich nicht von einer Chemotherapie profitieren werden, und so einigen Patientinnen möglicherweise unnötige Behandlungen ersparen. Chemotherapie wird regelmäßig bei der Behandlung von ER+HER2-Brustkrebs im Frühstadium eingesetzt, der jährlich etwa 70 % aller Brustkrebsdiagnosen ausmacht.

Obwohl es sich weiterhin um eine wichtige Behandlung handelt, können die Nebenwirkungen schwächend sein und für einen erheblichen Teil der Patienten bleibt der Nutzen ungewiss, was bei denjenigen, die ohne sie möglicherweise krebsfrei geblieben wären, Bedenken hinsichtlich einer Überbehandlung aufkommen lässt. Neue Forschungsergebnisse heute veröffentlicht in Naturkommunikation hat herausgefunden, dass die Analyse körpereigener Immunzellen, die in der Nähe eines Tumors gefunden werden, mithilfe neuer KI-basierter Methoden zusätzliche Erkenntnisse liefern kann, um herauszufinden, bei welchen Patienten eine Chemotherapie sicher ausgesetzt werden kann. Derzeit werden Patienten anhand eines Risikoscores beurteilt, die meisten erhalten jedoch ein Zwischenergebnis, sodass häufig vorsorglich eine Chemotherapie verordnet wird. Um dieser Unsicherheit entgegenzuwirken, verwendeten die Forscher Proben aus einer randomisierten Behandlungsstudie, in der die alleinige Hormonblockierungstherapie mit einer Hormonblockierungstherapie in Kombination mit Chemotherapie in einer irischen Kohorte von Patienten mit mittleren Risikowerten verglichen wurde.

Professor Darran O’Connor, Forschungsleiter an der RCSI School of Pharmacy and Biomolecular Sciences, erläuterte die klinische Bedeutung der Ergebnisse: „Für Patienten mit einem mittleren genomischen Risiko ist die Entscheidung für eine Chemotherapie oft schwierig und Unsicherheit führt häufig zu einer Behandlung, die möglicherweise nicht notwendig war, was sich auf die Lebensqualität auswirkt.“

„Genomtests haben unsere Fähigkeit erweitert, die Behandlung für diese Patientinnen individuell anzupassen, aber die KI-basierte Analyse der Tumormikroumgebung geht noch einen Schritt weiter. Da dieser Ansatz standardmäßig auf Gewebeproben basiert, hat er das Potenzial, sowohl die Präzision als auch die Gerechtigkeit der Behandlung für die meisten Frauen mit Brustkrebs im Frühstadium zu verbessern, unabhängig davon, wo sie behandelt werden.“

Die Studie ergab, dass eine hohe Dichte an krebsfeindlichen Immunzellen, sogenannten zytotoxischen T-Zellen, im einen Tumor umgebenden Gewebe das Patientenrisiko im Vergleich zu aktuellen Methoden zur Genomprofilierung genauer bestimmen könnte. Es wurde festgestellt, dass Patienten mit einer hohen zytotoxischen T-Zell-Dichte bei der Behandlung mit Chemotherapie schlechtere Ergebnisse erzielten, was darauf hindeutet, dass die Chemotherapie als prädiktiver Marker für die Therapiewirksamkeit nützlich ist. RCSI und UCD haben gemeinsam ein Patent für die Technologie angemeldet und streben nun eine Kommerzialisierung des Ansatzes an, um seine Umsetzung in die klinische Praxis zu unterstützen.

Es ist wirklich ermutigend zu sehen, wie viele zusätzliche prognostische Informationen mithilfe von KI aus diesen Proben extrahiert werden können. Die Dichte zytotoxischer T-Zellen in der Mikroumgebung des Tumors erwies sich als bemerkenswert starker Prädiktor für das Ansprechen auf die Behandlung, und das hat echte Auswirkungen darauf, wie wir Chemotherapie-Entscheidungen bei dieser Patientengruppe angehen.“

Dr. Zak Kinsella, Erstautor der Studie und Postdoktorand am RCSI

Professor William Gallagher, leitender Autor der UCD School of Biomolecular and Biomedical Science und des UCD Conway Institute, sagte: „Bevor dieser Ansatz in die klinische Praxis umgesetzt werden kann, ist eine weitere Validierung in größeren Studien erforderlich. Die Ergebnisse geben uns jedoch ein klareres Bild davon, was das Rückfallrisiko von Brustkrebs bei Patientinnen mit mittleren genomischen Werten bestimmt, und bringen uns der Art personalisierter Behandlungsentscheidungen näher, die unnötige Chemotherapie vermeiden könnten.“
Diese Forschung wurde in Zusammenarbeit zwischen RCSI, dem University College Dublin, Cancer Trials Ireland, dem Beaumont Hospital, dem St. Vincent’s University Hospital und der Queen’s University Belfast durchgeführt. Die Studie wurde von Precision Oncology Ireland finanziert, einem Konsortium, das teilweise von Research Ireland im Rahmen seines Strategic Partnership Programme finanziert wird. Die Weiterentwicklung der Technologie wird vom ARC Hub for HealthTech finanziert, der von der irischen Regierung und der Europäischen Union im Rahmen des EFRE-Regionalprogramms Nord und West 2021–2027 kofinanziert wird.

Quellen: