Welche neuen Ansätze gibt es zur Früherkennung von Krebs?
Bluttests zur Krebsfrüherkennung zeigen vielversprechende Ergebnisse und schließen Krebs in vielen Fällen zuverlässig aus. In frühen Krankheitsstadien wird jedoch noch ein erheblicher Teil der Fälle übersehen, und das ist der entscheidende Vorbehalt, den man im Hinterkopf behalten sollte.
Bluttests zur Krebsfrüherkennung sind derzeit in aller Munde. Zusammenfassende Auswertungen vieler Einzelstudien zeigen, dass diese Tests gut darin sind, gesunden Menschen Sicherheit zu geben: Nur selten bekommt jemand ohne Krebs fälschlicherweise ein positives Ergebnis. Die Kehrseite ist, dass die Tests noch einen erheblichen Teil echter Fälle übersehen. Unter allen untersuchten Spuren im Blut schneidet zellfreie DNA (cfDNA) am besten ab. Das sind winzige Bruchstücke genetischen Materials, die Krebszellen ins Blut abgeben.
Verschiedene kommerzielle Tests versuchen, mit einer einzigen Blutabnahme viele Krebsarten gleichzeitig aufzuspüren. Sie alle schließen Krebs bei gesunden Menschen zuverlässig aus, doch wie gut sie Krebs tatsächlich aufdecken, unterscheidet sich erheblich. Gerade in frühen Stadien, in denen eine Behandlung die besten Heilungschancen bietet, arbeiten die Tests weniger zuverlässig als bei fortgeschrittenem Krebs. Studien, die belegen, ob diese Tests wirklich zu weniger Todesfällen oder einer besseren Lebensqualität führen, fehlen bislang.
Setzt man künstliche Intelligenz ein, um cfDNA auszuwerten, werden die Ergebnisse etwas präziser: etwas weniger falsche Alarme und etwas weniger übersehene Fälle. Die Zahlen schwanken jedoch stark je nach Land und untersuchter Gruppe und lassen sich nicht ohne Weiteres auf alle Menschen übertragen. Untersucht werden auch andere Spuren im Blut, etwa zirkulierende microRNAs, kurze Moleküle, die die Aktivität von Genen steuern. Die dazu vorliegende Evidenzlage ist gering und stammt überwiegend aus älteren Studien.
Ein völlig anderer Ansatz ist der Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Gewebeuntersuchung: nicht über das Blut, sondern über bereits entnommenes Gewebe. KI kann darin automatisch Tumoren erkennen und vorhersagen, wie jemand auf eine Behandlung anspricht. Breit eingesetzt wird das noch nicht, weil der Zugang zu den nötigen Daten und rechtliche Vorgaben noch Hürden darstellen. Daneben gibt es eine experimentelle Methode, die Muster in eingetrockneten Tropfen von Körperflüssigkeiten wie Blut oder Urin analysiert. Die dazu veröffentlichten Zahlen klingen auf dem Papier beeindruckend, doch die Studien sind fehleranfällig, und ob das Verfahren in der Praxis funktioniert, bleibt offen.
Diese Antwort stützt sich auf mehrere Übersichtsarbeiten. Zwei davon haben jeweils viele Einzelstudien zusammengefasst: eine zu Blutbiopsien (17 Studien) und eine zum Einsatz von Programmen zur automatischen Mustererkennung bei Blutproben (13 Studien). Eine weitere Übersichtsarbeit, finanziert vom britischen Gesundheitsforschungsinstitut, hat 36 Studien zu verschiedenen kommerziellen Tests ausgewertet. Hinzu kommt eine Übersichtsarbeit der europäischen Krebsfachgesellschaft zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei der Untersuchung von Gewebeproben. Die Autoren der Übersichtsarbeiten zu den Tests, die mehrere Krebsarten gleichzeitig erkennen sollen, hielten die meisten Einzelstudien für fehleranfällig. Bei der Methode mit eingetrockneten Körperflüssigkeiten schwanken die Ergebnisse zwischen den Studien besonders stark. Die Forschenden betonen ausdrücklich, dass für keine dieser Methoden große Studien abgeschlossen sind, die messen, ob weniger Menschen sterben oder besser leben. Das aber sind die Maßstäbe, die für Patientinnen und Patienten am meisten zählen.