KI und Krebs: Von kleinen Zellen zu großen Erkenntnissen

Herr Professor Gerstung, Sie forschen an den Ursachen von Krebs und lassen sich dabei von KI helfen. Warum?  

Prof. Dr. Moritz Gerstung: Krebs wird manchmal auch als der König der Krankheiten bezeichnet, weil Krebs eine sehr vielschichtige Erkrankung ist. Sie fängt mit Mutationen in einzelnen Zellen an, die im Körper über die Zeit wachsen und dann ein Krebsgewebe bilden. Und eben weil es so ein vielschichtiges Problem ist, sieht man häufig auch nicht ganz klar, was eigentlich die ursächlichen Prinzipien sind. Und hier können datengestützte KI-Anwendungen helfen, Licht ins Dunkel zu bringen.

Was bedeutet das für den Kampf gegen Krebs?

Gerstung: Ein besseres Verständnis der Entstehungsgeschichte von Krebs kann helfen, frühe Veränderungen gezielt zu erkennen. Das eröffnet die Möglichkeit, spezifische diagnostische Tests zu entwickeln, da man genauer weiß, wonach man suchen muss. Ein großes Problem bei der heutigen Früherkennung von Krebs ist, dass man oft sprichwörtlich die Nadel im Heuhaufen sucht. Es könnte beispielsweise sein, dass nur wenige Zellen im Körper bereits Veränderungen aufweisen oder sich mikroskopisch vermehren. Aber wie findet man sie? Dafür braucht es extrem sensitive Analyseverfahren.

Gibt es schon solche Verfahren?

Gerstung: Aktuell werden in klinischen Studien blutbasierte Früherkennungstests erprobt, die genau diese Mechanismen nutzen. Damit könnte man nicht nur Tumore erkennen, bei denen man direkten Zugriff auf das Gewebe hat – etwa bei Früherkennung von Brustkrebs, wo Gewebeaufnahmen vorliegen – sondern auch solche Tumore aufspüren, die tief im Körper verborgen liegen und für die es bisher keine effektiven Früherkennungsmethoden gibt.

Von solchen Tests könnten dann alle Menschen profitieren, unabhängig davon, ob ein Verdacht besteht?

Gerstung: Ja, genau. Ähnlich wie jetzt schon beim Brustkrebs. In Deutschland werden alle Frauen ab 50 Jahren unabhängig von einem konkreten Verdacht alle zwei Jahre zur Vorsorgeuntersuchung eingeladen. Dabei werden Röntgenaufnahmen der Brust gemacht und ausgewertet, um mögliche Veränderungen zu erkennen, die auf Brustkrebs hinweisen könnten. Das ist übrigens auch ein gutes Beispiel für den Einsatz von KI.

Auch äußere Faktoren spielen bei der Entstehung von Krebs eine Rolle. Kann KI auch hier helfen?

Gerstung: Das ist ein sehr wichtiger Punkt. Ja, auch in diesem Bereich lässt sich KI einsetzen. Allerdings geht man hier etwas anders vor: Statt bei Gewebe, setzt man hier bei der epidemiologischen Forschung an. Dabei untersucht man Daten der Gesamtbevölkerung, um herauszufinden, welche Lebensstile und anderen Faktoren speziell bei Krebspatienten häufiger auftreten. Ziel ist es, Rückschlüsse daraus zu ziehen, welche äußeren Einflüsse die Entstehung von Krebs begünstigen. Die großen Risikofaktoren wie Rauchen, Alkohol, UV-Strahlung, Übergewicht und Bewegungsmangel sind schon lange bekannt. Dennoch gibt es wahrscheinlich viele kleinere, weniger offensichtliche Faktoren, die ebenfalls eine Rolle spielen könnten. Diese lassen sich oft in großen epidemiologischen Datensätzen finden. Und dafür braucht man KI.

Und welchen praktischen Nutzen hat das?

Gerstung: Basierend auf Daten aus der Krankengeschichte und möglicherweise auch auf Verhaltensmustern könnten Gruppen mit einem höheren Risiko genauer bestimmt werden. Das wäre ein Fortschritt für die Früherkennung.

Könnten Sie das erläutern?

Gerstung: Es ist so, dass je häufiger man als gesunder Mensch zur Früherkennung geht, desto größer wird auch das Risiko, dass ein Test einen falschen Alarm auslöst. Dies ist zwar selten, aber für die Betroffenen belastend, führt zu zusätzlichen Untersuchungen und im schlimmsten Fall zur Überbehandlung. Wenn es jedoch gelingt, die Zielgruppen für solche Tests einzugrenzen, könnten die Untersuchungen effizienter werden. Menschen mit einem niedrigen Risiko könnten beispielsweise später im Leben oder seltener zur Früherkennung gehen, während Personen mit einem höheren Risiko früher oder häufiger untersucht werden. Es ist allerdings wichtig, sorgfältig zu überlegen, wie man diese Erkenntnisse in ein transparentes und fair gestaltetes Früherkennungsprogramm überführen kann, das für alle Beteiligten nachvollziehbar und effektiv ist.

Kann KI auch den Fortschritt in der Krebsdiagnostik und -therapie beschleunigen?

Gerstung: Wir wissen dank molekularer Diagnostik, dass kein Tumor dem anderen gleicht, selbst wenn sie im selben Organ auftreten. Das liegt einerseits an der individuellen Entstehungsgeschichte eines Tumors, andererseits daran, dass die Mechanismen, die zur Krebsbildung führen, äußerst vielfältig sind. Für eine erfolgreiche Therapie ist jedoch entscheidend, herauszufinden, welche Tumore aggressiv sind und welche weniger. Denn man möchte nur solche Tumore intensiv behandeln, die das wirklich erfordern. Hier spielt die genaue Analyse eine wichtige Rolle: Gibt es Subtypen, bei denen eine weniger aggressive Behandlung ausreicht? Oder könnte man in manchen Fällen zunächst abwarten, ohne sofort einzugreifen? Solche Erkenntnisse lassen sich häufig durch die computergestützte Analyse von Patientendaten gewinnen, um daraus Rückschlüsse für individuellere Therapieansätze zu ziehen.