Forschung – Krebs: KI im Einsatz für Kinder

Die Herausforderung bei Tumoren des zentralen Nervensystems (ZNS) im Kindesalter: Es gibt über 150 Unterarten. «Je nach Tumorklasse schlagen Strahlen- und Chemotherapie auch ganz unterschiedlich an. Die Tumoren so präzise wie möglich zu klassifizieren, ist für eine wirksame Behandlung daher ganz entscheidend», betont David Jones, Abteilungsleiter am Hopp-Kindertumorzentrum Heidelberg (KiTZ) und am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ). Lange war der Blick durch das Mikroskop ausschlaggebend für die Diagnose. Jetzt gibt es Unterstützung durch Künstliche Intelligenz (KI). Der sogenannte «Heidelberg CNS Tumor Methylation Classifier» ist ein KI-basiertes Verfahren, das winzige chemische Veränderungen auf der Oberfläche des Erbguts auswertet, sogenannte DNA-Methylierungen, um den Ursprung und die Art eines Tumors zu bestimmen. Diese epigenetischen Spuren seien wie ein molekularer Fingerabdruck. Mit der aktuell zweiten Version des «Methylation Classifier», die auf Basis von etwa 7’500 Tumorproben trainiert und Anfang Dezember 2025 präsentiert wurde, sei es nun möglich, 184 Tumorarten zu erkennen. Gleichzeitig gibt die KI-gestützte Auswertung die Wahrscheinlichkeit an, wie zuverlässig die Diagnose ist.

Hohes klinisches Potenzial 
Durch die Kombination der molekularen Daten mit klassischen Gewebeanalysen konnten zuvor falsch klassifizierte Fälle korrigiert werden. Manche Tumoren, die zuvor als bösartig eingestuft wurden, waren tatsächlich weniger aggressiv und damit auch die Überlebenschance der betroffenen Kinder besser als zunächst angenommen. «In solchen Fällen könnte man demnach auch schonender behandeln», sagt David Jones. «Das heisst, das Verfahren kann insgesamt dabei helfen, Tumoren genauer zu bestimmen, Therapieentscheidungen zu verbessern und die Prognose von Betroffenen mit ZNS-Tumoren zuverlässiger einzuschätzen.» Das Gute: Der «Methylation Classifier» wird als Diagnostikverfahren weltweit bereits zur Verfügung gestellt.