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Darmkrebs
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KI findet mögliche Therapieansätze

Eine internationale Forschungsgruppe hat mithilfe künstlicher Intelligenz in einer präklinischen Studie molekulare Schwachstellen der häufigsten Darmkrebsart entdeckt. Damit eröffnen sich mögliche Ansätze für gezielte Behandlungsmethoden.
AutorKontaktChristina Düll
Datum 29.10.2026  15:00 Uhr

Mikrosatellitenstabile (MSS) kolorektale Karzinome sind die bei Weitem häufigste Form des Darmkrebses. Bei diesem molekular komplexen Subtyp, der bei mehr als 80 Prozent der Darmkrebsfälle vorliegt, ist das zelluläre DNA-Reparatursystem weitgehend funktionsfähig. Demnach tragen andere genetische Faktoren zur Krebsentstehung bei. Dazu gehören Mutationen in der RAS-Genfamilie, die unter anderem das Zellwachstum reguliert. Menschen mit MSS-Darmkrebs weisen häufig eine höhere Mortalität auf und sprechen bisher nur begrenzt auf Immuntherapien an.

Um bessere Behandlungschancen für Menschen mit diesem Darmkrebs-Subtyp zu entwickeln, untersuchte ein internationales Forschungsteam um Professor Dr. Anguraj Sadanandam von der RCSI Universität für Medizin und Gesundheitswissenschaften in Dublin, Irland, den Tumor in einer präklinischen Studie auf molekulare Schwachstellen, die therapeutisch genutzt werden könnten.

KI macht verborgene Zusammenhänge sichtbar

Die Forschenden analysierten 2000 Tumorproben auf genetische und metabolische Proteininformationen sowie auf klinische Parameter. Mithilfe des von ihnen entwickelten KI-Tools »iPhenMap« erstellten sie eine biologische Karte des Tumors, die Zusammenhänge zwischen verschiedenen biologischen Merkmalen sichtbar machte.

»Durch die Zusammenführung von Daten von Patienten aus mehreren Ländern und die Integration von DNA, RNA, epigenetischen, proteinischen, metabolischen, einzelligen und klinischen Daten in diesem Maßstab konnten wir Verbindungen zwischen Tumorbiologie und therapeutischen Abhängigkeiten aufdecken, die sonst übersehen würden«, erklärte Sadanandam in einer Mitteilung seiner Universität.

Die Analysen lieferten mehrere potenzielle Angriffsstellen, darunter die Signalwege der Enzyme Pyruvatdehydrogenase-Kinase 1 und 2 (PDK1/2), fokale Adhäsionskinase (FAK) sowie das Proteasom, das für den Abbau von Proteinen zuständig ist. Die Arbeit wurde kürzlich in der onkologischen Fachzeitschrift »Cancer Cell« veröffentlicht.

Anschließend prüften die Forschenden, ob sich diese Strukturen gezielt hemmen lassen – erst in patientenabgeleiteten Tumormodellen und anschließend in Mäusen.

Tumorwachstum gebremst

Die Forschenden kombinierten Wirkstoffe, die auf die identifizierten Schwachstellen abzielen, mit Trametinib, einem Inhibitor der Enzyme MEK1 und 2 (Mitogen-aktivierte Proteinkinase-Kinase 1 und 2), der etwa bei Lungen- oder Schilddrüsenkrebs eingesetzt wird.

MEK 1 und 2 sind Teil eines Signalwegs, der das Zellwachstum reguliert und bei RAS-mutierten Tumoren häufig überaktiv ist. Frühere Erkenntnisse deuteten darauf hin, dass eine Hemmung dieses Signalwegs die Tumorzellen empfindlicher gegenüber weiteren Wirkstoffen machen könnte. Die Forschenden wollten daher prüfen, ob sich das Tumorwachstum durch die gezielte Blockade mehrerer Prozesse stärker bremsen lässt.

Es zeigte sich, dass das Wachstum von mikrosatellitenstabilem Darmkrebs durch bestimmte Wirkstoffkombinationen verlangsamt werden konnte.

Therapieansätze gezielt weiterentwickeln

Die Studie zeigt damit einen möglichen Therapieansatz für MSS-Darmkrebs durch die Kombination von Trametinib mit weiteren Wirkstoffen. Dazu gehören der bereits zugelassene Proteasom-Inhibitor Bortezomib, der unter anderem beim Multiplen Myelom eingesetzt wird, sowie experimentelle Hemmstoffe.

»Obwohl die Ergebnisse präklinisch bleiben, heben sie vielversprechende therapeutische Möglichkeiten hervor und bilden eine solide Grundlage für weitere Entwicklungen«, bewertet Studienleiterin Professorin Dr. Annette Byrne. Als Nächstes müsse überprüft werden, welche biologischen Marker erkennen lassen, ob ein Tumor auf die Wirkstoffkombinationen anspricht. Außerdem müssen klinische Studien die Wirkung in Menschen überprüfen.

Zudem hoffen die Forschenden, dass KI in der Krebsforschung allgemein dazu eingesetzt werden kann, um Tumore zu klassifizieren und effiziente Behandlungsmethoden zu entwickeln.

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