Darmkrebs ist die zweithĂ€ufigste Krebstodesursache weltweit. Wird er rechtzeitig erkannt, kann er wirksam behandelt werden. Allerdings fĂŒhren die Kosten und die Unannehmlichkeiten von Koloskopien â der ĂŒblicherweise verwendeten Diagnosemethode â oft zu einer verzögerten Diagnose.
Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens hat ein Team der UniversitĂ€t Genf (UNIGE) erstmals alle im menschlichen Darm vorhandenen Bakterien mit einem Detaillierungsgrad identifiziert, der es ermöglicht, die physiologische Bedeutung der verschiedenen mikrobiellen Untergruppen zu verstehen. Dieses Inventar ermöglichte es anschlieĂend, das Vorhandensein von Darmkrebs anhand der in einfachen Stuhlproben vorhandenen Bakterienuntergruppen zu erkennen â eine nicht-invasive und kostengĂŒnstige Methode.
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Die potenziellen Anwendungen sind vielfÀltig und reichen von der Diagnose anderer Krebsarten bis zu einem besseren VerstÀndnis der ZusammenhÀnge zwischen dem Darmmikrobiom und der Gesundheit. Diese Ergebnisse wurden in Cell Host & Microbe veröffentlicht.
Darmkrebs wird oft in einem fortgeschrittenen Stadium diagnostiziert, wenn nur noch wenige Behandlungsoptionen zur VerfĂŒgung stehen. Dies unterstreicht die Bedeutung der Entwicklung einfacherer und weniger invasiver Diagnosewerkzeuge, insbesondere angesichts eines noch ungeklĂ€rten Anstiegs der FĂ€lle bei jungen Erwachsenen. Zwar ist die Rolle des Darmmikrobioms bei der Entstehung von Darmkrebs seit langem bekannt, doch der Schritt von der Grundlagenforschung zur medizinischen Praxis bleibt komplex. TatsĂ€chlich können verschiedene StĂ€mme derselben Bakterienart gegensĂ€tzliche Wirkungen haben, wobei einige die Krankheit fördern und andere keine Auswirkung haben.
Dieselbe Methode wird es tatsĂ€chlich ermöglichen, nicht-invasive Diagnosewerkzeuge fĂŒr sehr viele Krankheiten zu entwickeln.
"Anstatt uns auf die Analyse der verschiedenen Arten, die das Mikrobiom bilden, zu stĂŒtzen, die nicht detailliert genug ist, um alle Unterschiede zu erfassen, oder auf die der BakterienstĂ€mme, die von Person zu Person stark variieren, haben wir unsere Forschung auf eine Zwischenebene des Mikrobioms konzentriert: die Unterarten", erklĂ€rt Mirko Trajkovski, ordentlicher Professor an der Abteilung fĂŒr zellulĂ€re Physiologie und Metabolismus und am Diabetes-Zentrum der medizinischen FakultĂ€t der UNIGE, der diese Forschung leitete.
"Die Ebene der Unterarten ist spezifisch genug, um die Funktionsunterschiede der Bakterien und ihre Beitrag zu Krankheiten wie Krebs zu erfassen, bleibt aber gleichzeitig allgemein genug, um diese VerÀnderungen in verschiedenen Personengruppen, Bevölkerungen oder LÀndern zu erkennen."
Mit Hilfe des maschinellen Lernens
Der erste Schritt bestand darin, enorme Datenmengen zu analysieren. "Als Bioinformatiker bestand die Herausforderung darin, einen innovativen Ansatz zur Analyse von Massendaten vorzuschlagen", erinnert sich Matija Trickovic, Doktorand im Labor von Mirko Trajkovski und Erstautor dieser Arbeit. "Es ist uns gelungen, den ersten vollstĂ€ndigen Katalog der Unterarten des menschlichen Darmmikrobioms sowie eine prĂ€zise und effiziente Methode zu entwickeln, um diese InformationsfĂŒlle fĂŒr die Forschung und im klinischen Rahmen zu nutzen."
Durch die Kombination dieses Katalogs mit vorhandenen klinischen Daten entwickelten die Wissenschaftler ein Modell, das in der Lage ist, das Vorhandensein von Darmkrebs allein anhand der in Stuhlproben vorhandenen Bakterien vorherzusagen. "Auch wenn wir von unserer Strategie ĂŒberzeugt waren, waren die Ergebnisse erstaunlich", schwĂ€rmt Matija Trickovic. "Unsere Methode erkannte 90 % der KrebsfĂ€lle, ein Ergebnis, das sehr nahe an der Detektionsrate von 94 % bei einer Koloskopie liegt und ĂŒber allen derzeitigen nicht-invasiven Nachweismethoden."
Durch die Integration weiterer klinischer Daten kann dieses Modell noch an Genauigkeit gewinnen und mit der Koloskopie gleichziehen. Es könnte zu einem Routine-Screening-Werkzeug werden und die FrĂŒherkennung von Darmkrebs erleichtern, der anschlieĂend durch eine Koloskopie bestĂ€tigt wĂŒrde, aber nur bei einer begrenzten Anzahl von Patientinnen und Patienten.
Sehr viele mögliche Anwendungen
Eine erste klinische Studie wird in Zusammenarbeit mit den UniversitÀtskliniken Genf (HUG) beginnen, um genauer zu bestimmen, welche Krebsstadien und -lÀsionen diese Technologie erkennen kann.
Die möglichen Anwendungen gehen jedoch ĂŒber Darmkrebs hinaus. Durch das Studium der Unterschiede zwischen den Unterarten derselben Bakterienart können die Wissenschaftler nun die Wirkmechanismen identifizieren, durch die das Darmmikrobiom die menschliche Gesundheit beeinflusst. "Dieselbe Methode wird es tatsĂ€chlich ermöglichen, nicht-invasive Diagnosewerkzeuge fĂŒr sehr viele Krankheiten auf der Grundlage einer einzigen Analyse des Mikrobioms zu entwickeln", schlieĂt Mirko Trajkovski.