Die Tumorimmuntherapie hat die Krebstherapie grundlegend verändert, indem sie das Immunsystem gezielt nutzt, um Krebszellen zu bekämpfen. Innovative Ansätze wie Immun-Checkpoint-Inhibitoren, darunter Antikörper gegen PD-1/PD-L1 und CTLA-4, haben bei verschiedenen Krebsarten beeindruckende Erfolge erzielt und die Überlebenschancen vieler Patienten deutlich verbessert. Ergänzend dazu gewinnen personalisierte Therapien wie adoptive T-Zell-Therapien und Krebsimpfstoffe an Bedeutung, die das Spektrum onkologischer Behandlungsmöglichkeiten erweitern.

Trotz dieser Fortschritte gibt es Herausforderungen. Nicht alle Patienten sprechen auf Immuntherapien an, was auf Tumorheterogenität, Immunumgehungsmechanismen und Unterschiede in der Tumormikroumgebung zurückzuführen ist. Zudem können immunbedingte Nebenwirkungen, die durch eine Überaktivierung des Immunsystems entstehen, mehrere Organsysteme beeinträchtigen und die Behandlung erschweren. Ein zentrales Ziel ist daher die Entwicklung zuverlässiger Biomarker, die das Ansprechen auf Therapien vorhersagen, Nebenwirkungen minimieren und eine gezielte Patientenauswahl ermöglichen.

Biomarker sind in der Onkologie unverzichtbar, um Therapieentscheidungen zu unterstützen und den Krankheitsverlauf zu überwachen. Die Expression von PD-L1 beispielsweise ist bereits in der klinischen Praxis etabliert, um den Einsatz von Checkpoint-Inhibitoren zu steuern. Zirkulierende Biomarker wie Exosomen bieten zudem nicht-invasive Möglichkeiten, den Krankheitsverlauf und die Wirksamkeit von Therapien in Echtzeit zu verfolgen. Dennoch weisen viele Biomarker Schwächen in Sensitivität, Spezifität und Reproduzierbarkeit auf, was die Notwendigkeit robusterer Ansätze unterstreicht.

Neue Technologien wie räumliche und einzellige Omics versprechen, diese Herausforderungen zu meistern. Räumliche Omics (spacial omics) ermöglicht die Analyse molekularer und zellulärer Interaktionen in der Tumormikroumgebung, während Einzelzell-Omics die zelluläre Heterogenität auf Einzelzellebene detailliert abbildet. Diese Technologien helfen, neue Biomarker zu identifizieren, die mit Therapieansprechen oder -resistenz zusammenhängen. So liefert die räumliche Transkriptomik Erkenntnisse über Immunzellinfiltrationsmuster, während die Einzelzell-RNA-Sequenzierung seltene Zellpopulationen aufdeckt, die Resistenzmechanismen fördern.

Die Integration dieser fortschrittlichen Ansätze vertieft das Verständnis der Tumorbiologie und ebnet den Weg für präzisere, personalisierte Immuntherapien. Sie stellen die nächste Generation der Biomarkerforschung dar, die bestehende Einschränkungen überwindet und die Ergebnisse für Krebspatienten nachhaltig verbessert.

Original Paper:

Application of spatial and single-cell omics in tumor immunotherapy biomarkers – ScienceDirect

Lesen Sie auch:

Lucid Genomics: KI-Technologien für die Biomarker-Identifizierung bringen Cash – MedLabPortal

Natürliche Killerzellen behindern CAR-T Zelltherapie – MedLabPortal

Redaktion: X-Press Journalistenbüro GbR

Gender-Hinweis. Die in diesem Text verwendeten Personenbezeichnungen beziehen sich immer gleichermaßen auf weibliche, männliche und diverse Personen. Auf eine Doppel/Dreifachnennung und gegenderte Bezeichnungen wird zugunsten einer besseren Lesbarkeit verzichtet.