Eierstockkrebs ist eine bedrohliche und oft tödliche Krankheit. Der Mangel an effizienten Screening-Tools und die asymptomatische Natur der Frühstadien der Krankheit tragen zu späten Diagnosen und begrenzten Behandlungsmöglichkeiten bei. Eine kürzlich auf der Jahresversammlung 2024 der American Association for Cancer Research (AACR) vorgestellte Studie bringt jedoch hoffnungsvolle Nachrichten. Forscher des Johns Hopkins Kimmel Cancer Center haben einen blutbasierten maschinellen Lernassay entwickelt, der vielversprechend ist, um Eierstockkrebspatienten von gesunden Personen oder solchen mit gutartigen Eierstockmassen zu unterscheiden.
Die Untersuchung kombiniert zwei bekannte Biomarker für Eierstockkrebs, die Proteine CA125 und HE4, mit der Analyse von Musterfragmenten der zellfreien DNA (cfDNA). Durch sorgfältige Analyse der Fragmente über das gesamte menschliche Genom hinweg können Forscher subtiele Muster erkennen, die auf das Vorhandensein von Krebs hinweisen. Diese Methode, genannt DELFI (DNA-Evaluierung von Fragmenten für frühe Abfangmaßnahmen), ist ein neuer Ansatz, der auf Fragmentomik basiert, einer vielversprechenden Liquid-Biopsy-Technologie.
Liquid-Biopsy-Technologien, die tumorabgeleitete DNA im Blut analysieren, haben Potenzial zur nicht-invasiven Krebserkennung gezeigt. Sie waren jedoch nicht immer effektiv bei der Entdeckung von Eierstockkrebs. Die Fragmentomik hingegen verbessert die Genauigkeit dieser Tests, indem sie Veränderungen in der Größe und Verteilung der cfDNA-Fragmente über das gesamte Genom hinweg erkennt.
Der leitende Forscher Jamie Medina, Ph.D., erklärt, dass Krebszellen aufgrund ihres schnellen Wachstums und chaotischen Genoms unterschiedliche Muster von DNA-Fragmenten im Blut im Vergleich zu gesunden Zellen aufweisen. Der DELFI-Assay nutzt diese Unterschiede aus, um das Vorhandensein von Eierstockkrebs zu erkennen.
In der Studie analysierten Forscher Fragmentome von Personen mit und ohne Eierstockkrebs unter Verwendung von DELFI. Sie trainierten einen maschinellen Lernalgorithmus, um die Fragmentomdaten mit den Spiegeln der CA125- und HE4-Proteine im Plasma zu integrieren. Zwei Modelle wurden entwickelt: eines für das Screening auf Eierstockkrebs bei asymptomatischen Personen und das andere zur Unterscheidung von gutartigen Massen von bösartigen.
Das Screening-Modell erzielte beeindruckende Ergebnisse mit einer Spezifität von über 99% und der Fähigkeit, jeweils 69%, 76%, 85% und 100% der Eierstockkrebsfälle der Stadien I-IV zu identifizieren. Die Genauigkeit, gemessen durch die Fläche unter der Kurve, betrug 0,97 über alle Stadien hinweg.
Dieser Durchbruch bringt Hoffnung auf eine frühere Erkennung von Eierstockkrebs und kann möglicherweise Leben retten. Die Kombination aus Liquid-Biopsy-Analyse und maschinellen Lernalgorithmen bietet einen kostengünstigen und zugänglichen Ansatz für das Screening von Eierstockkrebs.
FAQ:
- F: Was ist DELFI?
- A: DELFI (DNA-Evaluierung von Fragmenten für frühe Abfangmaßnahmen) ist eine Liquid-Biopsy-Technologie, die die Größe und Verteilung von zellfreien DNA-Fragmenten über das Genom hinweg analysiert, um das Vorhandensein von Krebs zu erkennen.
- F: Was sind CA125 und HE4?
- A: CA125 und HE4 sind Proteine, die bekannte Biomarker für Eierstockkrebs sind. Ihre Spiegel im Blut können auf das Vorhandensein der Krankheit hinweisen.
- F: Wie genau ist das Screening-Modell?
- A: Das Screening-Modell erreichte eine Spezifität von über 99% und die Fähigkeit, je nach Stadium unterschiedliche Prozentsätze von Eierstockkrebsfällen zu identifizieren.
- F: Wie kann sich dieser Durchbruch auf die Erkennung von Eierstockkrebs auswirken?
- A: Dieser Durchbruch bietet einen vielversprechenden neuen Ansatz für das Screening von Eierstockkrebs, der kostengünstig und zugänglich ist. Er hat das Potenzial, die frühzeitige Erkennung und Intervention zu verbessern und somit zu besseren Behandlungsergebnissen und erhöhten Überlebensraten zu führen.
Quelle: Johns Hopkins Medicine: [Link einfügen, wenn verfügbar]
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