Neue Studien zur personalisierten Krebstherapie: Präzision durch Daten, Hoffnung für Patienten

Revolution in der Krebsmedizin: Auf dem Weg zur individuellen Therapie

Wie kann künstliche Intelligenz den Kampf gegen Krebs maßgeblich beeinflussen? Ist eine Therapie, die exakt auf den einzelnen Patienten zugeschnitten ist, endlich Realität? Neue Studien aus dem Jahr 2025 zeigen: Die personalisierte Krebstherapie macht gewaltige Fortschritte. Führende Forschungseinrichtungen wie die LMU München, das Universitätsklinikum Essen, die TU Berlin und das Universitätsklinikum Freiburg präsentieren wegweisende Ansätze, die nicht nur auf molekulare Tumorprofile setzen, sondern auch künstliche Intelligenz und Big Data einbinden.

Digitalisierung und KI als Gamechanger der Krebsmedizin

Ein Konsortium um Professor Jens Kleesiek (Universitätsklinikum Essen) stellte ein KI-basiertes Tool vor, das es ermöglicht, diverse klinische Daten – von der Bildgebung über Laborwerte bis hin zu genetischen Informationen – effektiv zusammenzuführen. Diese Plattform soll Ärztinnen und Ärzten die Entscheidungsfindung in der Therapie wesentlich erleichtern. Trotz der immensen Datenmengen, die in modernen Krankenhäusern bereits gesammelt werden, mangelte es an umfassenden Analyse-Tools, um das Potenzial der personalisierten Medizin voll zu heben. Nun ist es möglich, komplexe Wechselwirkungen zwischen unterschiedlichen Parametern zu entschlüsseln und die Behandlung passgenau anzupassen (Quelle).

Molekulare Tumorprofile und Präzisionsonkologie

Ein weiterer Meilenstein liegt im Bereich der molekularen Charakterisierung von Tumoren. Am Universitätsklinikum Augsburg wird diese molekulare Diagnostik bereits als Standard bei verschiedenen Krebsarten angewandt – etwa bei Lungen- oder Hauttumoren. Dabei zeigte sich: Krebsarten können weitreichende Gemeinsamkeiten auf genetischer Ebene aufweisen. Umgekehrt finden sich innerhalb einer Tumorart sehr verschiedene Mutationsprofile. Dank dieser Erkenntnisse kommt es zunehmend zu Off-Label-Therapien: Medikamente, die für eine Krebsart zugelassen sind, werden gezielt auch für andere Krebsarten eingesetzt, sofern die molekulare Signatur übereinstimmt. So können auch Patientinnen und Patienten mit austherapierter Erkrankung von personalisierten Therapieansätzen profitieren (Quelle).

Datengetriebene Medizin: Translation in die Klinik

Für ihre Pionierleistungen auf diesem Gebiet wurde Dr. Melanie Börries, Leiterin des Instituts für Medizinische Bioinformatik und Systemmedizin am Universitätsklinikum Freiburg sowie zentrale Figur des Konsortiums PM4Onco, 2025 mit dem Deutschen Krebspreis ausgezeichnet. Ihr Team entwickelt digitale Werkzeuge wie die Molekularen Tumorboards. Diese Plattformen helfen, riesige Mengen genetischer Informationen für individuelle Therapieentscheidungen verständlich und nutzbar zu machen – zum Beispiel bei schwer behandelbarem Bauchspeicheldrüsenkrebs. Durch die enge Verzahnung von Forschung, Digitalisierung und Klinik werden personalisierte Behandlungspfade heute zügiger in die Praxis gebracht als je zuvor (Quelle).

Wissenschaftliche Erkenntnisse und aktuelle Herausforderungen

• Effizienzsteigerung durch KI: Algorithmen helfen, Therapieentscheidungen zu beschleunigen und Tumorerkrankungen exakter zu klassifizieren.
• Identifikation seltener Therapietargets: Fein aufgeschlüsselte Mutationsprofile ermöglichen die Entwicklung und Nutzung zielgerichteter Medikamente.
• Kollaborative Netzwerke: Interdisziplinäre Projekte (wie PM4Onco) zeigen, wie entscheidend nationale und internationale Zusammenarbeit für schnelle Translation in die Klinik ist.

Fazit

Personalisierte Krebstherapie verspricht vor allem schwer erkrankten Patientinnen und Patienten neue Hoffnung. Die Vorteile liegen auf der Hand: mehr Wirksamkeit, weniger Nebenwirkungen und potenziell sinkende Kosten durch zielgerichtete Einsätze von Medikamenten. Allerdings bestehen noch Herausforderungen wie der Zugang zu diesen Hightech-Verfahren im Flächenland, die Komplexität der Datenauswertung sowie offene ethische und ökonomische Fragen zur Nutzung personenbezogener Gesundheitsdaten. Für die Zukunft ist zu erwarten, dass KI-gestützte Diagnose- und Therapieverfahren weiter Einzug in den klinischen Alltag halten – und so die Überlebenschancen wie auch die Lebensqualität vieler Betroffener signifikant erhöhen. Gesellschaftlich und wirtschaftlich erhofft man sich nicht nur bessere Behandlungsergebnisse, sondern auch eine Beschleunigung innovativer Therapien und eine effizientere Ressourcennutzung im Gesundheitswesen.