Durchbruch in der Brustkrebsdiagnose: Neue Methode verbessert Überlebenschancen deutlich

Neue Methode könnte Brustkrebsdiagnose revolutionieren – und Überlebenschancen verbessern

Stand: 26.07.2026, 06:34 Uhr

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Der neue Ansatz der Columbia University könnte Therapieentscheidungen präziser, gerechter und für mehr Menschen zugänglich machen.

Eine neue Methode zur Diagnose und Einstufung von Brustkrebs könnte großen Einfluss auf Behandlung und Überlebensraten haben. Forschende der Columbia University haben einen neuen Ansatz zur Diagnose und Einstufung von Brustkrebs entwickelt, indem sie visuelle Muster in quantitative Messungen umwandeln. Dies könnte die Vorhersage von Krankheitsverläufen und die Auswahl der jeweils besten Therapie für einzelne Patientinnen und Patienten verbessern.

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Dieser Artikel entstand in Kooperation mit newsweek.com.

Derzeit wird Brustkrebs diagnostiziert und eingestuft, indem Gewebeproben unter dem Mikroskop untersucht werden. Ärztinnen und Ärzte suchen dabei nach Veränderungen in der Struktur des Gewebes und seiner Zellen. Krebszellen erhalten nach der Untersuchung im Labor eine Einstufung auf Grundlage der Frage, wie sehr sie normalen Zellen ähneln. Diese Einstufung wird für Prognosen genutzt und um zu bestimmen, welche Behandlungen am erfolgversprechendsten sind.

Eine niedrige Einstufung bedeutet, dass der Krebs langsamer wächst und sich weniger wahrscheinlich ausbreitet, während eine höhere Einstufung auf einen schneller wachsenden Krebs hinweist, der sich eher ausbreitet oder bereits ausgebreitet hat, so die American Cancer Society. Forschende haben nun mathematische Werkzeuge aus der Topologie eingesetzt, um Biomarker zu entwickeln, mit denen sich die Organisationsstruktur von Brustkrebsgewebe berechnen lässt, wie es in einer Pressemitteilung auf Medical Xpress heißt.

Topologische Biomarker für präzisere Prognosen

Die dabei entstehenden numerischen Werte sagten das Überleben von Patientinnen und Patienten sowie die Therapieantwort genauer voraus als viele herkömmliche Biomarker und zeigten geringere Unterschiede zwischen verschiedenen rassischen und ethnischen Gruppen. Auch die Diabetes-Früherkennung könnte durch neue Biomarker verbessert werden.

Dr. Kevin Gardner, Pathologie-Chef am NewYork-Presbyterian/Columbia University Irving Medical Center und Leiter des Departments für Pathologie und Zellbiologie an der Columbia University, sagte gegenüber Newsweek, seine Forschung konzentriere sich darauf, „Fortschritte in der digitalen Pathologie, KI und maschinellem Lernen zu nutzen, um Brustkrebs besser zu verstehen“.

Genauigkeit von Brustkrebsdiagnose soll verbessert werden

„Indem wir detaillierte Bilder von Tumorgewebe mit Informationen über die Gene, Proteine und andere klinische Merkmale eines Patienten kombinieren, arbeiten wir daran, ein vollständigeres Bild von der Krebserkrankung jedes Einzelnen zu schaffen“, sagte er. „Unsere Hoffnung ist, dass dieser Ansatz dazu beiträgt, die Genauigkeit der Brustkrebsdiagnose zu verbessern, den möglichen Verlauf der Erkrankung besser vorherzusagen und letztlich personalisiertere Therapieentscheidungen zu unterstützen.“

Mithilfe der Topologie konnten die Forschenden untersuchen, wie Tumorzellen und Immunzellen räumlich zueinander angeordnet sind. Das Team erfasste diese Koordinaten in Tumorproben von mehr als 550 Brustkrebspatientinnen in North Carolina und nutzte Modelle, um Organisationsmuster im gesamten Gewebe zu messen. Die Studie ergab, dass diese topologiebasierten Messungen das Überleben bei Brustkrebs stark vorhersagten: Höhere Werte waren mit längerer Überlebenszeit und günstigeren Krankheitsverläufen verbunden und übertrafen mehrere konventionelle Verfahren zur Einstufung und Diagnose.

Räumliche Muster im Tumor als Schlüsselinformation

Herkömmliche Biomarker können hinsichtlich ihrer Genauigkeit bei Patientinnen und Patienten unterschiedlicher ethnischer Herkunft variieren; die beiden topologiebasierten Biomarker blieben hingegen bei nicht-hispanischen schwarzen und nicht-hispanischen weißen Patientengruppen gleichermaßen aussagekräftig. Darüber hinaus war die Forschung in der Lage, die Therapieantwort in unabhängigen Datensätzen aus klinischen Brustkrebsstudien vorherzusagen.

Jasmine McDonald, Ph.D., Studienautorin und Associate Professor für Epidemiologie an der Columbia University, erklärte in einer Pressemitteilung, die Ergebnisse „deuten darauf hin, dass die räumliche Organisation des Tumors wichtige biologische Informationen enthält, die konventionellen Biomarkern entgehen könnten“.

Neue Erkenntnisse könnten Therapieentscheidungen unterstützen

Die Studie deckte zudem Zusammenhänge zwischen niedrigen Topologiewerten und Signalwegen auf, die an Stoffwechsel, Immunsuppression und der „epithelial-mesenchymalen Transition“ beteiligt sind, einem Prozess, der mit Krebsinvasion und Metastasenbildung verknüpft ist. Dies könnte bedeuten, dass strukturelle Veränderungen innerhalb von Tumoren mit den metabolischen und immunologischen Abläufen in der Tumorumgebung verbunden sind.

Forschende gehen davon aus, dass diese neuen Methoden neben bestehenden pathologischen Arbeitsabläufen eingesetzt werden könnten, um Therapieentscheidungen zu unterstützen, und arbeiten nun daran, ähnliche topologische Verfahren auf Standard-Pathologieschnitte anzuwenden, wie sie in Kliniken weltweit genutzt werden.

Computer sollen strukturelle Muster erkennen

Ziel ist es, dass Gewebeproben eines Tages digital eingescannt und von Rechenalgorithmen analysiert werden, die darauf trainiert sind, strukturelle Muster zu erkennen. So könnte das Verfahren selbst in abgelegenen Regionen oder in Gegenden mit begrenzten Ressourcen verfügbar sein. Dank eines revolutionären Gentests können Ärztinnen und Ärzte inzwischen auch erkennen, wem eine Chemotherapie schadet statt hilft.

Gardner sagte gegenüber Newsweek: „Wir wollen diesen Ansatz ausweiten, sodass er in einem größeren Spektrum der Krebsversorgung eingesetzt werden kann, einschließlich Technologien – von den Standard-Pathologieschnitten, die bereits Teil der routinemäßigen Patientenversorgung sind, bis hin zu fortgeschritteneren Werkzeugen, die noch tiefere Einblicke in die Biologie von Krebs ermöglichen.“ Dank medizinischem Fortschritt wie diesem, überleben immer mehr Menschen eine Krebserkrankung.