Mehr Daten, mehr Chancen! Dem Glioblastom auf der Spur

Die meisten Patienten mit der erschütternden Diagnose Glioblastom sterben innerhalb kurzer Zeit. Mit der etablierten Strahlen- und Chemotherapie lässt sich der Verlauf der Erkrankung meist nur geringfügig aufhalten. Bezeichnend für diesen bösartigen Hirntumor ist seine sehr unterschiedliche Zusammensetzung, die sogenannte Heterogenität. Dies bedeutet, dass der Tumor keine Einheit ist, sondern in seinen Bereichen unteschiedliche Mutationen vorliegen. Somit sind nicht alle Zellen im Tumor gleich, sondern unterscheiden sich genetisch geringfügig voneinander.

Forscher um Professor Dr. Peter Lichter und Dr. David Jones vom DKFZ in Heidelberg untersuchen genau diese genetischen Eigenschaften in der Entwicklung von Glioblastomen, um herauszufinden, welche Veränderungen im Erbgut zum ungehemmten Wachstum der Zellen führen. Bei ihren Analysen fanden die Wissenschaftler in einer Studie mit über 50 Kindern, die an Glioblastomen leiden, auffallend häufig eine zuvor nicht bekannte Veränderung: das Onkogen MET war mit anderen Erbgutabschnitten verschmolzen. MET ist auf der Zelloberfläche verankert und kann unter anderem mit dem zugelassenen Medikament Crizotinib blockiert werden. In Versuchen an Mäusen mit Glioblastom gelang es den Forschern zu bestätigen, dass die MET-Inhibitoren das Krebswachstum deutlich verlangsamten. In einem individuellen Heilversuch eines achtjährigen Glioblastom-­Patienten mit Crizotinib schrumpfte der Tumor tatsächlich deutlich und die schweren Krankheitssymptome besserten sich – leider aber nur für kurze Zeit. Dies zeigt, dass diese Tumoren aufgrund der heterogenen Zusammensetzung immer wieder einen anderen Weg finden, um ungehemmt weiter zu wachsen. Es zeigt aber auch, dass das Wissen um die genaue Zusammensetzung des Tumors und somit um weitere mögliche Angriffspunkte für Therapien in Zukunft die Heilungschancen erheblich verbessern könnte.

Durch Kombination verschiedener Wirkstoffe gegen die jeweils spezifischen Veränderungen können dann wirklich alle Tumorzellen gezielt angegriffen werden. Mit Hilfe von verschiedenen Omics-Methoden werten die Wissenschaftler derzeit umfangreiche Tumor-Daten aus, um daraus Modelle zu entwickeln, die Entstehung, Wachstum und Verlauf der Glioblastome sowie Mechanismen der Therapieresistenz abbilden. Diese Modelle können genutzt werden, um eine genauere Diagnose zu erstellen, den klinischen Verlauf vorherzusagen und individualisierte Therapieoptionen zu entwickeln. Auch eine Vorhersage für das Ansprechen auf eine bestimmte (Kombinations-) Therapie sollen diese erlauben.

Spotlight aus dem Demonstratorverbund SYS-GLIO: Systembasierte Vorhersagen für das biologische und klinische Verhalten von Gliomen, aus der Broschüre "Systemmedizin - Von Big Data zur personalisierten Medizin".