Hirntumore: Neues Klassifizierungssystem
Meningeome sind die häufigsten Hirntumore bei Erwachsenen. Ein neues Klassifizierungssystem soll nun zuverlässig gutartige von bösartigen Tumoren unterscheiden.
Unterscheidungskriterien bisher unzuverlässig
Bisher teilten Ärzte Meningeome anhand ihres Erscheinungsbildes in die Grade I bis III ein. Hierbei kommt es jedoch häufig zu Fehleinschätzungen und in der Folge zu Behandlungen, die der Aggressivität des Tumors nicht angemessen sind. Folgen sind vermeidbare Belastungen durch unnötige Bestrahlungen oder aber Rückfälle bei Tumoren, die Therapeuten als zu harmlos einstufen.
Dr. Felix Sahm, Arzt und Wissenschaftler an der Universität Heidelberg, möchte nun ein neues Klassifizierungssystem erarbeiten, das die Meningeome nach ihren molekularen Eigenschaften bewertet.
Bessere Therapiemöglichkeiten durch molekulare Klassifizierung
Eine Einteilung der Tumore in molekulare Unterklassen kann zukünftig auch helfen, Schwachstellen des Geschwulstes aufzuspüren und es so möglich machen, gezielter gegen den Krebs vorzugehen. Bestimmte Veränderungen im Erbgut (Mutationen) der Tumorzellen können Hinweise auf ihre Bösartigkeit geben. Viele dieser Mutationen sind den Forschern bereits bekannt, allerdings gibt es weiterhin Meningeome, die trotz ihrer Bösartigkeit keine der bisher bekannten Veränderungen im Erbgut aufweisen.
Jüngst entschlüsselte das Team um Sahm eine sehr bedeutende Mutation, die Meningeome besonders aggressiv macht. Patienten mit dieser Form des Hirntumors erleiden häufig schwere Rückfälle. Mit der Entschlüsselung der Mutation haben Ärzte nun einen zuverlässigen Marker, mit dessen Hilfe sie den Tumor in seiner Bösartigkeit frühzeitig erkennen können. Mit dem neuen Wissen, dass betroffene Patienten zwingend eine Bestrahlungstherapie brauchen, verbessern sich auch ihre Heilungschancen.
Für eine effektive Suche nach neuen Markern entwickelte das Team 2015 ein neues Analyseverfahren. Das sogenannte Next-Generation-Sequencing (NGS) ermöglicht die gleichzeitige Suche nach vielen unterschiedlichen Markern in einer Gewebsprobe.