Lungenkrebs: Blut-Proteinsignatur zeigt Tumor 5 Jahre voraus

Neue Studie zeigt: Eine 14-Protein-Signatur erkennt 78% der späteren Lungenkrebsfälle und übertrifft bisherige Methoden deutlich.

Das zeigt eine Studie, die am 4. Juni im Fachjournal Cell erschienen ist.

Forscher des Francis Crick Institute, des University College London und des WEHI-Instituts nutzten maschinelles Lernen. Sie analysierten Daten von über 48.000 Teilnehmern der britischen Biobank. Das Modell erkannte 78 Prozent der späteren Krebsfälle – ein deutlicher Sprung gegenüber bisherigen Methoden mit 62 Prozent.

Die identifizierte Signatur aus 14 Proteinen spiegelt eine entzündete Lungenumgebung wider. Sie reagiert nicht erst auf den wachsenden Tumor. Die CANTOS-Studie liefert dazu passende Hinweise: Der Wirkstoff Canakinumab senkte die Lungenkrebsrate bei Hochrisikopatienten von vier auf zwei Prozent. Auch Luftverschmutzung nimmt über den Entzündungsbotenstoff IL-1? direkten Einfluss auf diese molekularen Warnzeichen.

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Schluss mit dem BMI als alleinigem Maßstab

In der Stoffwechseldiagnostik zeichnet sich ein Paradigmenwechsel ab. Ein Forscherteam der Queen Mary University London und der BIH Charité stellte Anfang Juni das Modell OBSCORE vor. Es analysiert 20 Gesundheitsmarker – darunter Blutzucker, Cholesterin, Blutdruck und Entzündungswerte.

Die Auswertung von fast 200.000 Teilnehmern zeigt: 30 Prozent der Patienten mit hohem Diabetes-Risiko wären laut BMI lediglich als übergewichtig eingestuft worden. Die höchste Risikogruppe hat eine 42-mal höhere Wahrscheinlichkeit für Typ-2-Diabetes und eine 89-mal höhere für Nierenerkrankungen. 5,7 Prozent dieser Gruppe starben innerhalb eines Jahrzehnts an Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

Ergänzend dazu untersuchten Forscher im Juni im Fachblatt Circulation das sogenannte Herz-Nieren-Stoffwechsel-Syndrom (CKM-Syndrom). Es ist mit einem deutlich erhöhten Krebsrisiko verbunden. Die Deutsche Forschungsgemeinschaft fördert das Projekt CARDIO-DIABETES-CROSSTALK an der Universität Düsseldorf mit elf Millionen Euro.

Vier Demenz-Typen auf einen Blick

Auch in der Demenzforschung ermöglichen neue Proteinanalysen präzisere Vorhersagen. Eine Ende April veröffentlichte Studie der Washington University präsentierte das GPND-AI-Verfahren. Anhand von 15 Blutproteinen unterscheidet es vier Demenz-Typen mit 92,3 Prozent Genauigkeit. Bei Autopsie-Fällen war die Methode präziser als die herkömmliche klinische Diagnose. Technische Basis ist unter anderem die NULISA-Plattform von Alamar Biosciences mit extrem hoher Sensitivität.

Ein weiterer Durchbruch betrifft die Sicherheit von Alzheimer-Therapien. Das Banner Sun Health Research Institute zeigt: Ein Panel aus fünf Plasma-Biomarkern sagt das Risiko für Hirnschwellungen oder Blutungen während einer Anti-Amyloid-Behandlung mit 93 Prozent Genauigkeit vorher. Diese Komplikationen betreffen schätzungsweise 12 bis 40 Prozent der Patienten. Sie hängen oft mit einer zerebralen Amyloid-Angiopathie zusammen, die der Bluttest bereits Jahre vor dem Tod nachweist.

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Diagnostik für zu Hause wird Realität

Parallel zu den neuen Markern entwickeln sich die Messmethoden weiter. Anfang Juni wurde ein Set für Trockenblutproben vorgestellt. Es ermöglicht diagnostische Tests von zu Hause aus. Abbott erhielt Ende Mai die CE-Kennzeichnung für ein kombiniertes System, das gleichzeitig Glukose- und Ketonwerte misst.

Trotz aller Technologie betonen Experten: Viele Risikofaktoren bleiben durch Lebensstiländerungen beeinflussbar. Die DPP-Studie zeigt, dass moderate Gewichtsreduktion mit regelmäßiger Bewegung das Diabetesrisiko um bis zu 58 Prozent senkt. Fachleute weisen zudem auf eine diagnostische Lücke hin: Das Lipoprotein(a) – ein starker Risikofaktor für Herzinfarkt und Schlaganfall – wird in Standardtests oft nicht erfasst. Eine gezielte Untersuchung ist nötig, besonders bei Frauen, da der Wert in den Wechseljahren steigen kann.