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Genetik

Krebsdiagnostik aus dem Computer

Mathematische Methoden erleichtern Diagnose von Lymphknotenkrebs

DNA-Microarray Analyse von Burkitt-Lymphom und dem diffus großzelligen B-Zell-Lymphom zeigt Unterschiede in den Mustern der Genexpression. Grün zeigt Gene, die bei normalen Zellen stärker exprimiert werden als bei Lymphomzellen, rot Gene, die im Vergleich zu normalen Zellen bei den Krebszellen stärker exprimiert sind. © NCD

Bei Krebs ist nicht nur die frühe, sondern auch die genaue Diagnose der Krebsart von entscheidender Bedeutung für den Erfolg der Krebstherapie. Jetzt ist es einem Wissenschaftlerteam erstmals gelungen mithilfe von mathematischen Methoden die Genmuster zweier Arten von Lymphknotenkrebs zu unterscheiden. Die neuen Erkenntnisse sollen nun die Therapie der Lymphome verbessern.

Hochaggressive Krebserkrankungen bestimmter Abwehrzellen des Immunsystems, der B-Zellen, führen ohne Behandlung innerhalb weniger Monate zum Tod der Patienten. Mediziner unterscheiden dabei zwischen Burkitt-Lymphomen und diffus großzelligen B-Zell-Lymphomen. Bei geeigneter Therapie sind beim Burkitt-Lymphom Heilungsraten von bis zu 90 Prozent bei Kindern und 70 Prozent bei Erwachsenen möglich. Bei diffus großzelligen B-Zell-Lymphomen sind die Heilungschancen trotz moderner Therapieansätze deutlich geringer. Die Behandlung beider Lymphom- Erkrankungen ist unterschiedlich, eine präzise Abgrenzung der verschiedenen Formen ist für eine erfolgreiche Behandlung daher unerläßlich.

Nach den bisherigen Kriterien war die Unterscheidung zwischen Burkitt-Lymphom und diffus großzelligem B-Zell-Lymphom in vielen Fällen allerdings nicht möglich. Im Rahmen des von der Deutschen Krebshilfe geförderten Verbundprojektes "Molekulare Mechanismen bei malignen Lymphomen" haben Wissenschaftler aus siebzehn verschiedenen Arbeitsgruppen, unter ihnen die Bioinformatiker Stefan Bentink und Rainer Spang des Berliner Max- Planck-Instituts für molekulare Genetik, jetzt einen Weg gefunden, das Burkitt-Lymphom auf molekularem Wege zu identifizieren.

Mathematisches Modell identifziert Genmuster

Bislang wurden Gewebeproben von Krebspatienten mikroskopisch und immunhistologisch / zytogenetisch untersucht. Bei einer Reihe von Patienten ist jedoch auf diesem Weg keine Zuordnung möglich, da sich die Tumorzellen verschiedener Lymphom-Erkrankungen in ihren Merkmalen ähneln. Die Forscher suchten daher nach einem anderen Weg, die verschiedenen Krebstypen voneinander abzugrenzen. In der renommierten Fachzeitschrift "New England Journal of Medicine" beschreiben sie die Aktivität von über 17.000 Genen in Gewebeproben von insgesamt 220 Patienten mit aggressivem Lymphknotenkrebs.

Mittels mathematischer Methoden fanden die Wissenschaftler ein Muster in der Aktivität von insgesamt 56 Genen, welches eine eindeutige Diagnose des Burkitt- Lymphoms ermöglicht. Dies gelang auch in zahlreichen Fällen, die mit herkömmlichen Mitteln bislang nicht als Burkitt-Lymphome identifiziert werden konnten. Die Forscher ergänzen dadurch die bislang gültige WHO- Definition des Burkitt-Lymphoms und eröffnen gleichzeitig einen bislang nicht vorhandenen Weg zur Diagnose dieser Erkrankung.

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Ergebnisse erleichtern gezielte Behandlung

Die Ergebnisse sind von großer Bedeutung für die Behandlung der betroffenen Patienten. Dosis und Zusammensetzung der Medikamente für Chemotherapien können sehr unterschiedlich sein, zusätzlich besteht bei nicht erkannten Burkitt-Lymphomen die Gefahr, dass zu schwach therapiert wird. Die Wissenschaftler gehen davon aus, dass ihre Definition bereits in Kürze in klinischen Studien zur Behandlung von Burkitt-Lymphom und anderen aggressiven B-Zell-Lymphomen berücksichtigt wird.

"Wir hoffen, dass mathematische Ansätze bei der WHO-Definition bestimmter Erkrankungen künftig stärker zum Tragen kommen", so Rainer Spang, Leiter der Arbeitsgruppe "Computational Diagnostics" am Max-Planck-Institut für molekulare Genetik. "Erst durch die enge Verbindung klinischer und mathematischer Ansätze kann es gelingen, alle Ergebnisse der Genomforschung zu Gunsten der Patienten in anwendbares medizinisches Wissen umzusetzen."

(Max-Planck-Institut für molekulare Genetik, 23.06.2006 – NPO)

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