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Krebszelle und T-Lymphozyten © selvanegra / iStock / Thinkstock
Die durch Immuntherapie aktivierten T-Lymphozythen (weisslich) greifen eine Krebszelle (rötlich) an. © selvanegra / iStock / Thinkstock

Immuntherapie: Wirksamkeit der Behandlung voraussagen

Ob Krebspatienten auf eine Immuntherapie positiv ansprechen werden, lässt sich bereits vorgängig im Blut nachweisen. Forschende der Universität Zürich haben entsprechende Biomarker identifiziert. Patienten, bei denen die Therapie nicht wirkt, können frühzeitig mit anderen Methoden behandelt werden.

Mit einer Immuntherapie kann bereits heute der schwarze Hautkrebs (Melanom) und der Lungenkrebs erfolgreich bekämpft werden. Dabei wird die normale Funktion des Immunsystems, das regelmäßig alle Gewebe im Körper auf Krankheitserreger und Störungen untersucht, gezielt genutzt: Mit spezifischen Inhibitoren werden die Immunzellen so aktiviert, dass sie die Krebszellen als Fremdkörper erfassen und eliminieren.

Das System kann seine häufig schwächelnde Immunantwort so stärken, dass selbst ausgeprägte Tochtergeschwüre (Metastasen) aufgespürt und zerstört werden. Bei bis zu 50 Prozent der Patienten lässt sich der Krebs auf diese Art kontrollieren, manche werden sogar geheilt. Allerdings sprechen etwa die Hälfte der Krebskranken nicht auf die Immuntherapie an, müssen aber deren Nebenwirkungen in Kauf nehmen.

Ein Forscherteam der Universität Zürich (UZH) und des Universitätsspitals Zürich hat nun mit einer neuartigen Methode herausgefunden, welche Patienten voraussichtlich auf eine Immuntherapie positiv reagieren werden. Sie konnten in den Blutproben die Biomarker identifizieren, welche noch vor Behandlungsbeginn darauf schließen lassen, ob die Therapie mit größerer Wahrscheinlichkeit wirksam ist – oder eben nicht.

Hochdimensionale Zellanalyse

„Bei einem Entscheid für eine Immuntherapie sollten die weissen Blutzellen auf diese Biomarker analysiert werden. So kann der Anteil der Patienten, die von der Therapie profitieren, dramatisch erhöht werden", sagt Prof. Burkhard Becher vom Institut für experimentelle Immunologie der UZH.

„Bei den restlichen Patienten können dagegen gleich anderen Methoden angewandt werden, ohne kostbare Zeit mit einer für sie ineffektiven Immuntherapie zu verlieren." Die Forscher untersuchten in Kooperation mit der Dermatologischen Klinik des USZ 40 Blutproben von 20 Patienten vor und zwölf Wochen nach der Immuntherapie auf Biomarker.

Dabei wurde die hochdimensionale Zellanalyse-Methode Cytometry-by-time-of flight (CyTOF) angewandt, die jede Zelle einzeln auf bis zu 50 verschiedene Eiweiße analysiert. So konnte jede einzelne Zelle identifiziert und ihren Aktivierungszustand dokumentiert werden. Selbst nuancierte Unterschiede zwischen den Patientenproben wurden genau erfasst.

Molekulare Muster erkennen

Nach der Analyse der Zellen wurden die Daten zusammen mit Mitarbeitern des Schweizer Instituts für Bioinformatik der UZH auf molekulare Muster analysiert, welche einen Therapieerfolg voraussagen können. „Wir fanden selbst vor Therapiebeginn eine subtile und schwache, durch den Krebs verursachte Immunantwort im Blut. Wir identifizierten dieses molekulare Muster als eine kleine Untergruppe von weißen Blutzellen (CD14+CD16-HLA-DRhi), die auf bessere Therapieergebnisse hinweisen", sagt Burkhard Becher.

Damit der Befund leicht nachzuvollziehen ist, sollten die Biomarker auch einfach in den gängigen Kliniklaboren nachgewiesen werden können: In der Tat wurde ein solches Blutbild auch in einer zweiten, unabhängigen Kohorte von mehr als 30 Personen mit herkömmlichen Methoden reproduziert.

„Diese Studie ist zusammen mit einem umfassenden, exakt strukturierten Biobanking ein wichtiger Schritt in Richtung Präzisionsmedizin", sagt Prof. Mitch Levesque von der Dermatologischen Klinik des USZ. Unterstützt wird dies auch vom Universitären Forschungsschwerpunkt „translationale Krebsforschung" der UZH.

Die gewonnenen Erkenntnisse müssen nun in unabhängigen Studien mit höheren Patientenzahlen angewandt werden, bevor sie klinisch umsetzbar sind. Die Methode mit Hilfe von Biobanking, hoch-dimensionaler Zytometrie und computergestützter Mustererkennung soll auch bei anderen Krankheitsbildern helfen, Therapieentscheidungen zu treffen und neue Therapieansätze zu erarbeiten.

Quelle: Universität Zürich



Publikation: Burkhard Becher et al.; High-dimensional single-cell analysis predicts response to anti-PD-1 immunotherapy; Nature Medicine, 2018; DOI: 10.1038/nm.4466

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