Krebszellen können sich vor der körpereigenen Abwehr verstecken. Das Immunsystem erkennt sie nicht und kann sie nicht oder weniger gut bekämpfen. Fachleute sprechen dann von "kalten" Tumoren. Diese "kalten" Tumore zeigen keine Erkennungsmerkmale auf ihrer Oberfläche, also Proteine, die dem körpereigenen Immunsystem signalisieren: Hier stimmt etwas nicht.
US-Forschende haben nun mithilfe von KI versucht, einen Weg zu finden, die für das Immunsystem unsichtbaren Tumore sichtbar zu machen.
Forschende von Google DeepMind und die Yale School of Medicine trainierten das KI-System "C2S-Scale" mit Daten aus über 50 Millionen menschlichen und tierischen Zellen – aus gesundem Gewebe, Tumoren und Immunzellen. So lernte sie, wie sich die Gene in einzelnen Zellen verhalten, wenn diese gesund, gestresst oder krank sind.
Das Ziel: einen Wirkstoff zu finden, der solche Zellsignale verstärkt, damit das Immunsystem kalte Tumore aufspürt.
Insgesamt prüfte die KI 4266 bekannte Wirkstoffe. Eine Aufgabe, für die menschliche Forschungsteams im Labor Jahre, wenn nicht Jahrzehnte gebraucht hätten.
Am Ende blieb ein Kandidat übrig: Silmitasertib. Der Wirkstoff blockiert bestimmte Zellfunktionen und wurde deshalb oft in Verbindung mit Chemotherapien eingesetzt. Er wurde aber bisher nie mit Immunreaktionen in Verbindung gebracht.
Kalte Tumore aktivieren – keine neue Strategie
Forschende des Luxembourg Institute of Health (LIH) zeigten 2020, dass man Tumore "heißer" machen kann, indem man ihre Lockstoffe verstärkt.
So wandern mehr Abwehrzellen in den Tumor, und Immuntherapien greifen besser.
LIH zeigt: Man kann Tumore von aussen "heißer" machen, indem man mehr Abwehr in den Tumor hineinlockt.
Google-KI zeigt: Man kann Tumore von innen "sichtbarer" machen, indem Zellen mehr Erkennungszeichen zeigen, wenn ein leises Abwehrsignal bereits läuft.
Die Analyse zeigte: Silmitasertib verstärkt die Abwehrsignale, aber nur, wenn das Immunsystem bereits leicht aktiv ist – etwa durch natürliche Abwehrstoffe wie Interferon, körpereigene Proteine, die als Reaktion auf etwa Viren oder Tumore gebildet werden.
Im Labor bestätigte sich der Befund: Zwar zeigte Silmitasertib allein kaum Wirkung, genauso wenig wie das Interferon allein. Doch zusammen führten sie zu deutlich mehr Alarm-Signalen auf den Krebszellen – und zwar bis zu fast 40 Prozent mehr als zuvor.
So wurden Tumorzellen, die zuvor unsichtbar waren, für das Immunsystem erkennbar. Der Effekt trat auch in Zelltypen auf, die nicht Teil der Trainingsdaten waren. Ein Hinweis darauf, dass die Vorhersage der KI auch bei anderen Zelltypen im Labor funktioniert.
Google DeepMind und Yale stellen den Code, die Daten und die Modelle frei zur Verfügung, damit Forschende weltweit damit weiterarbeiten können.
