Elektronische Nasen

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Lungenkrebs in der Atemluft aufspüren

Lungenkrebs ist eine der tödlichsten Krebsarten. Im Jahr 2024 starben laut Angaben des Statistischen Bundesamts Destatis 45.100 Menschen in Deutschland an dieser Erkrankung, die damit die häufigste krebsbedingte Todesursache in diesem Jahr war. Lungenkrebs ist auch deswegen so häufig gefährlich, weil er in frühen Stadien keine Symptome verursacht und deshalb meist spät diagnostiziert wird. Daher wäre eine effektive Früherkennung mit einfachen, nicht invasiven und zuverlässigen Methoden sinnvoll.

In Deutschland soll in diesem Frühjahr ein Lungenkrebs-Screeningprogramm mittels Niedrigdosis-Computertomografie (Niedrigdosis-CT) für Risikopersonen starten, um die Früherkennung zu verbessern. Allerdings hat auch die CT-Untersuchung negative Aspekte. Einer Cochrane-Übersichtsarbeit zufolge liegt die Überdiagnoserate mit 18 Prozent recht hoch und über der einer Thorax-Röntgen-Untersuchung, die allerdings eine hohe Strahlenbelastung mit sich bringt.

Gut wäre es daher, weitere Point-of-Care-Diagnosemethoden zu haben, vorzugsweise solche, die Lungenkrebs in einem frühen Stadium nicht invasiv feststellen können. Eine solche Alternative könnten in Zukunft sogenannte elektronische Nasen (eNose-Systeme) darstellen, die die Ausatemluft analysieren und krankheitsspezifische Muster erkennen – Lungenkrebs also »riechen« können.

Wie soll das funktionieren? Die Luft, die Menschen ausatmen, enthält verschiedene flüchtige organische Substanzen (Volatile Organic Compounds, VOC), die zum Beispiel als Stoffwechselprodukte anfallen. Etwa 3000 verschiedene VOC konnten im Atem schon nachgewiesen werden. Dabei kann die Atemluft einzelner Personen an die 500 VOC enthalten. Die Atem-VOC-Profile variieren individuell sehr stark und sind verschiedenen Einflussfaktoren unterworfen, etwa durch Ernährung oder Krankheit.

Schon 1971 wurden VOC erstmals im Atem bestimmt. Seitdem gibt es die Idee, die Analysen für diagnostische Zwecke zu nutzen. Das berichtet ein Forschungsteam um Eline Steenhuis vom Department für Pulmonologie der Isala Kliniken in Zwolle, Niederlande, 2025 in einem Review zur Diagnostik von Lungenkrebs mittels eNose im Fachjournal »ERJ Open Research« (DOI: 10.1183/23120541.00723-2024). Inzwischen wurden schon VOC-Profile für verschiedene Erkrankungen identifiziert: zum Beispiel für COPD, Asthma und verschiedene Krebserkrankungen, darunter eben auch Lungenkrebs.

Wie gut die Detektion von Lungenkrebs funktioniert, hat das Team um Steenhuis in einer Metaanalyse untersucht, in die es 35 Studien mit insgesamt 4483 Patienten einbezog. Die gepoolte Sensitivität der Methode betrug 0,90, was bedeutet, dass 90 Prozent der Lungenkrebserkrankungen richtig erkannt wurden. Die Spezifität betrug 0,89, was wiederum bedeutet, dass 89 Prozent der Gesunden korrekt als gesund identifiziertwurden. Somit zeige die Metaanalyse, dass eNose-Geräte bei der Diagnose von Lungenkrebs eine vergleichbare Sensitivität wie Niedrigdosis-CT-Untersuchungen aufwiesen, schreibt das Team. Die Sensitivität von CT-Untersuchungen werde mit 88,9 Prozent angegeben.

Wie gut die eNose-Technologie darin ist, Lungenkrebserkrankungen in frühen Stadien zu erkennen, untersuchte ein Team um Dr. Gaetano Rocco vom Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York, USA. Es testete die Sensitivität und Spezifität eines speziellen Geräts, des am Biomedizin-Campus der Universität Rom entwickelten Bionote-Systems, bei der Diagnose von Stadium-1-Lungenkrebs. In die Phase-II-Studie wurden100 Patienten eingeschlossen, bei denen mittels CT kleine Knoten festgestellt worden waren, die dann histopathologisch abgeklärtwurden. Bei 88 der Patienten  stellte sich der Knoten als bösartig, bei 12 als gutartig heraus.

Die eNose-Ergebnisse stimmten in 86 Prozent der Fälle mit den histopathologischen Befunden überein, berichten Rocco und Kollegen im »Journal of Thoracic Oncology« (DOI: 10.1016/j.jtho.2024.05.006). Das System erkannte 86 der 88 Lungenkrebspatienten korrekt (Sensitivität von 97,8 Prozent), aber keinen der Gesunden mit gutartigen Knoten als gesund (Spezifität von 0 Prozent). Die Forschenden weisen in der Publikation darauf hin, dass in einer Phase-IIa-Studie in einem Lungenkrebsscreening-Kollektiv, in dem die Krankheit nur bei 22 Prozent der Teilnehmenden vorkam, die gleiche eNose-Technologie eine Sensitivität von 86 Prozent und eine Spezifität von 95 Prozent gezeigt hatte.

Konkret bedeutet das, dass von 100 getesteten Personen unter den 22 Erkrankten drei nicht korrekt als krank identifiziert wurden, während von den 78 nicht Erkrankten vier eine falsch positive Verdachtsdiagnose gestellt bekamen. Aus Sicht der Autoren bestätige dies die Erkenntnisse, dass Spezifität und Sensitivität stark von der Krankheitsprävalenz im Kollektiv abhängen: So nimmt die Sensitivität bekanntermaßen mit steigender Prävalenz zu, während die Spezifität abnimmt. Zum Vergleich: Die Spezifität der CT-Untersuchung wird laut einer Übersichtsarbeit aus dem Jahr 2023 mit 73 bis 99 Prozent angegeben.

Trotz der suboptimalen Erkennungsraten sehen die Forschenden in der eNose-Technologie eine »zuverlässige Ergänzung zu bestehenden Diagnosemethoden für Lungenkrebs im Frühstadium«, heißt es in einer Pressemitteilung des Instituts zur Publikation. Das Team wolle sich nun um Fördermittel bemühen, um die Entwicklung weiter voranzutreiben.

Neben Bionote gehört Spironose® von Breathomix, eine auf KI-gestützte Atemanalysetools spezialisierte niederländische Firma, zu den führenden eNose-Geräten. Das System erzielte in einem ähnlichen Setting wie der Bionote-Studie, also in einer Kohorte von Personen mit klinischem oder radiologischem Lungenkrebsverdacht, gute Ergebnisse (»Annals of Oncology« 2025, DOI: 10.1016/j.annonc.2025.03.013).

In einer Validierungskohorte identifizierte das eNose-Modell Lungenkrebs mit einer Sensitivität von 94 Prozent und einer Spezifität von 63 Prozent. Dabei blieb die Genauigkeit der Erkennung über alle Tumoreigenschaften, Krankheitsstadien, Diagnosezentren und klinischen Merkmale hinweg konsistent. Allerdings zeigte die Untersuchung, dass das Vorliegen von anderen Krebserkrankungen sowohl die Spezifität als auch die Sensitivität senkte. Das bedeutet, dass die Atemprofile verschiedener Krebserkrankungen sich ähneln.

Auch für die aeoNose, ein tragbares Atemanalysegerät, liegen bereits Daten einer Validierungsstudie vor. In dieser Publikation aus dem Jahr 2023 erreichte das Gerät eine Sensitivität von 95 Prozent und eine Spezifität von 49 Prozent (»Chest«, DOI: 10.1016/j.chest.2022.09.042). Laut Hersteller ist das Gerät einfach anzuwenden und liefert ein Ergebnis innerhalb von 15 Minuten.

Bevor die eNose-Technologie im klinischen Alltag Fuß fassen kann, sind noch einige Hürden zu überwinden. Noch ist die Genauigkeit der Methode ein Problem. In dem Review von Steenhuis und Kollegen wird zudem angeführt, dass bislang noch kein einzelnes Lungenkrebs-spezifisches VOC identifiziert wurde, das sich als Zielmolekül eignet, weshalb eine Reihe von unspezifischen Sensoren genutzt werde, deren kombinierte Signalmuster mithilfe von Mustererkennungs-Algorithmen analysiert werden.

Weitere Herausforderungen sind die mangelnde Stabilität der Sensoren, eine fehlende Standardisierung bei der Atemprobenentnahme, die interindividuelle Variabilität der VOC-Profile und der Bedarf an großen Trainingsdatensätzen für KI-Modelle. Bis die ersten elektronischen Nasen in Arztpraxen oder Krankenhäusern eingesetzt werden, wird es somit noch ein paar Jahre dauern.