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Brustkrebstherapie: Mathematik als Entscheidungshilfe

Die präzise Therapiewahl bei Brustkrebs hängt entscheidend vom Status der Hormonrezeptoren (für Östrogen und Progesteron) ab. Deren übliche Bestimmung mittels Immunohistochemie (IHC) hat eine gewisse Fehlerrate, die durch Hinzunahme von Genomdaten gesenkt werden kann. Daraus ergeben sich jedoch auch widersprüchliche Befunde, die die Wahl der richtigen Therapie erschweren. In diesen Fällen könnten mathematische Modelle die Entscheidungsfindung deutlich verbessern, ergab eine Studie der Universität Wien an über 3700 Patientinnen.

Die Methodik ist weit über Brustkrebs hinaus anwendbar, und kann überall, wo aus zahlreichen Befunden gleichzeitig Folgerungen zu ziehen sind, eingesetzt werden. Wolfgang Schreiner (CeMSIIS) vergleicht das System mit selbstfahrenden Autos: „Diese prüfen durch Sensoren, ob freie Fahrt möglich ist. Dabei kann ein Sensor ein Hindernis wahrnehmen und eine Notbremsung anfordern. Ein anderer Sensor erkennt keine Gefahr. Was ist dann zu tun? Es gibt zwei mögliche Fehlentscheidungen, und jede ist auf andere Weise riskant: Wird nicht gebremst, passiert ein möglicherweise schwerer Unfall. Bremst der Wagen unnötig, riskiert man einen Auffahrunfall.“ Analog dazu ist die Situation bei der Therapiewahl für Krebspatientinnen, die auf Status der Hormonrezeptoren abgestimmt wird. Eine falsche Entscheidung (Hormon- oder Chemotherapie) würde zu vermeidbaren Nebenwirken führen, im schlimmsten Fall zum Vorenthalten einer lebensrettenden Therapie.

Die Stärke des mathematischen Modells besteht darin, dass sie nicht nur einen einzigen Faktor, nämlich die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses (z.B. Rezeptor-positiv), sondern auch die Wahrscheinlichkeiten für andere Möglichkeiten (möglicherweise positiv) und (sicher nicht Rezeptor-positiv) mitberechnet. Das Modell hat den Vorteil, dass es „selbst merkt,“ wenn es unsicher ist und liefert dann das Ergebnis „unentscheidbar“. Eine wichtige Information für den Arzt.

Referenz:
MedUni Wien
Decision theory for precision therapy of breast cancer, Sci Rep 2021, 11:4233; https://www.nature.com/articles/s41598-021-82418-7

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Lunge auf Chip

Ein Labor des ARTORG Center for Biomedical Engineering Research der Universität Bern befasst sich seit über zehn Jahren mit der Entwicklung hochspezialisierter In-vitro-Organ-Modellen, den sogenannten Organs-on-Chip. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Modellierung der Lunge und ihrer Erkrankungen. Nach einem ersten erfolgreichen Lunge-auf-Chip-System, das wesentliche Merkmale der Lunge aufweist, wurde nun eine rein biologische Lunge-auf-Chip der nächsten Generation entwickelt.

Pauline Zamprogno hat das neue Modell für ihre Doktorarbeit entwickelt. Die hervorstechendsten Eigenschaften der neuen Version: Das Modell reproduziert eine Ansammlung von Lungenbläschen, die mit je 250 Mikrometer Durchmesser etwa lebensgroß sind. Das System besteht aus einer dünnen, dehnbaren Membran aus Molekülen, die natürlicherweise in der Lunge vorkommen: Kollagen und Elastin. Die Membran ist stabil, kann wochenlang beidseitig kultiviert werden, ist biologisch abbaubar und ihre Elastizität ermöglicht das Simulieren von Atembewegungen durch mechanisches Dehnen der Zellen. Durch ihre Größe und die Ähnlichkeit zu echtem Lungengewebe, eignet sich das Modell nun auch zur Untersuchung verändertet Luft-Blut-Barrieren bei Lungenerkrankungen wie idiopathischer Lungenfibrose (IPF) oder chronisch-obstruktiver Lungenerkrankung (COPD).

Die Lunge-auf-Chip kann sowohl mit gesunden als auch mit erkrankten Lungenbläschen-Zellen, etwa Krebszellen, besiedelt werden. Damit erhalten Kliniker ein besseres Verständnis der Physiologie der Lunge und ein wirksames Werkzeug zum Screening möglicher neuer Wirkstoffe. So können Therapien identifiziert werden, die bestimmten Patienten am besten helfen können. Ein weiterer Vorteil der neuen Lunge-auf-Chip ist ihr Potenzial, pneumologische Forschung auf Basis von Tierversuchen zu reduzieren.

Referenz:
Universität Bern; Inselspital Bern; HIPS, Saarbrücken
Second-generation lung-on-a-chip with an array of stretchable alveoli made with a biological membrane; Commun Biol 2021; 4:168; https://www.nature.com/articles/s42003-021-01695-0

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Subtypen bei Vorstufe von Diabetes entdeckt

Prädiabetes ist nicht gleich Prädiabetes: Bei Menschen im Vorstadium des Typ-2-Diabetes gibt es sechs klar abgrenzbare Subtypen, die sich in der Krankheitsentstehung, dem Risiko für Diabetes und der Entwicklung von Folgeerkrankungen unterschieden.

Oft durchlaufen Patienten eine längere Vorstufe des Diabetes, in der die Blutzuckerwerte erhöht, aber die Menschen noch nicht krank sind. „Bisher konnte man bei diesen Personen nicht vorhersehen, ob sie einen Diabetes entwickeln und Risiken zu schweren Folgeerkrankungen wie Nierenversagen haben, oder nur eine harmlose Form von leicht höheren Blutzuckerwerten ohne bedeutsames Risiko aufweisen“, erläutert Hans-Ulrich Häring, Universität Tübingen. Jetzt ist ein wichtiger Durchbruch gelungen. Forscher haben mit Hilfe der Clusteranalyse bei Menschen mit Prädiabetes sechs verschiedene Subtypen mit unterschiedlichem Diabetes-Risiko entdeckt. Das ermöglicht eine an die Krankheitsentstehung angepasste individuelle und frühe Prävention und Therapie von Diabetes und seinen Folgeerkrankungen zu betreiben.

Zur Identifikation wurden 899 Probanden herangezogen, die wiederholt intensiv klinisch, laborchemisch, kernspintomografisch und genetisch untersucht wurden. Drei dieser Gruppen, darunter schlanke Personen, zeichnen sich dabei durch ein niedriges Diabetes-Risiko aus. Die drei übrigen Subtypen gehen mit einem erhöhten Risiko für Diabetes einher. Sie bilden zu wenig Insulin oder weisen eine ausgeprägte Fettleber auf, weil ihr Körper resistent gegen die blutzuckersenkende Wirkung von Insulin ist. Beim Subtyp 6 treten bereits vor einer Diabetesdiagnose Schädigungen der Niere auf. Hier ist auch die Sterblichkeit besonders hoch. Die Einteilung in sechs Subtypen ließ sich auch in einer englischen Kohorte mit 7000 Probanden bestätigen.

Referenzen: Universität Tübingen, Helmholtz Center München
Pathophysiology-based subphenotyping of individuals at elevated risk for type 2 diabetes. Nature Medicine, Nature 2020; https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.10.12.20210062v1

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