Bolus-Wissen: Das verschwundene Virus

Bolus-Wissen: Das verschwundene VirusEine unerwartete Remission, mütterliche Krebs-Immunität und Sprachmodelle statt Biomarker – hier erhältst du wirksame Wissens-Boli zum Angeben. Klick dich rein!

HIV-Therapie: Auch teilresistente Stammzellen bringen’s

Ein über 60-jähriger Patient zeigt sechs Jahre nach einer Stammzelltransplantation wegen akuter myeloischer Leukämie keine nachweisbaren HI-Viren mehr im Blut. Bemerkenswert an diesem inzwischen siebten dokumentierten Fall: Die transplantierten Blutzellen waren nicht vollständig resistent gegen HIV. Anders als bei früheren Fällen trugen die Spenderzellen lediglich eine Mutation in einem von zwei Allelen für den CCR5-Rezeptor, was sie nur teilweise resistent gegen das Virus machte. Dennoch blieb das HI-Virus dauerhaft verschwunden.

Für die Forschung ist dieser Einzelfall besonders spannend, da er darauf hinweist, dass andere Faktoren zur Virusfreiheit beitragen können – die bisherige Annahme, dass ausschließlich vollständig HIV-resistente Zellen zu einer Remission führen, wird somit infrage gestellt. Experten bewerten diesen Befund als bedeutsamen Schritt auf dem Weg zu neuen Therapiestrategien gegen HIV. Die Veröffentlichung der Ergebnisse im Fachjournal Nature fiel mit dem Welt-AIDS-Tag zusammen und lenkte den Blick auf aktuelle Entwicklungen in Prävention und Behandlung von HIV.

Stillen gegen Brustkrebs

Es ist seit Langem bekannt, dass Frauen, die nach einer Schwangerschaft stillen, ein geringeres Risiko haben, an Brustkrebs zu erkranken. Ganz besonders schützt die mütterliche Immunität vor dem sehr aggressiven triple-negativen Brustkrebs (TNBC). Nun konnten australische Forscher Antworten auf das „Warum“ liefern, wie Nature berichtet.

Dafür untersuchten sie Proben des normalen Brustgewebes von über 250 Frauen. Es zeigte sich, dass nach Schwangerschaft und Stillzeit signifikant mehr langlebige CD8+-T-Zellen – insbesondere gewebsresidente Memory-T-Zellen – im Brustgewebe nachweisbar waren. Diese Zellen ließen sich noch Jahrzehnte später finden. Experimente in Mausmodellen bestätigten: Auch hier führten eine vermehrte CD8+-T-Zell-Dichte nach Schwangerschaft, Stillen und anschließender Rückbildung der Brust zu einer Hemmung des TNBC-Tumorwachstums. Ein Effekt, der verschwand, sobald CD8+-T-Zellen gezielt depletiert wurden.

Die Forscher schlussfolgern daraus, dass eine dauerhafte Immun-Reprogrammierung im Brustgewebe stattfindet, die durch die reproduktive Vorgeschichte beeinflusst wird. Die Ergebnisse könnten künftig sowohl für Präventionsstrategien als auch für ein besseres Timing von Immuntherapien bei TNBC relevant sein.

Folge dem Nerd-Kanal Spezi für weitere News aus Wissenschaft und Technologie.
Folgen

Senior-Ärzte (noch) treffsicherer als KI

Das hepatozelluläre Karzinom (HCC) ist eine aggressive Krebsart, bei der bisher nur wenige Biomarker das Ansprechen auf Immuntherapien vorhersagen können. In einer aktuellen Studie im Journal of Medical Systems wurde geprüft, wie gut große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4o und Gemini im Vergleich zu Radiologen und Onkologen das Ansprechen auf Immuntherapien bei nicht resektablem HCC vorhersagen. Dabei kamen multimodale Patientendaten (klinische Angaben und CT-Bilder) von 186 Patienten zum Einsatz.

Die LLMs wurden mit Zero-Shot-Prompting getestet. Das bedeutet, dass die Modelle zuvor nicht speziell mit Daten zu Leberkrebs trainiert wurden. Die Genauigkeit der LLMs wurde mit zwei Befragungsmethoden überprüft.

Strategie 1: Bei der Voting-Methode wird die LLM mehrfach befragt – meist mit leicht variierenden Prompts oder mehreren Durchläufen desselben Prompts. Jede Antwort zählt als eine „Stimme“.
Strategie 2: Bei der OR-Methode wird die LLM ebenfalls mehrfach befragt, wertet einen Patienten aber bereits bei einer positiven Übereinstimmung als Fall. Dadurch steigt die Sensitivität, es werden aber mehr Fehlalarme in Kauf genommen.

Die Ergebnisse zeigen: Während GPT-4o mit der OR-Methode ähnliche Werte wie Ärzte mittlerer Erfahrung erreichte, blieb es hinter Senior-Ärzten zurück. Das Hybridmodell Gemini-GPT hingegen erzielte eine Genauigkeit und AUC, die mit der erfahrener Ärzte vergleichbar war – und übertraf weniger erfahrene Kollegen. Die künstlichen Intelligenzen zeigten zudem eine größere Übereinstimmung untereinander als die Ärzte, vor allem im Vergleich zu Junior-Ärzten.

KI als Werkzeug, nicht Ersatz

Prof. Li Hai vom Hefei Institute of Physical Science der Chinesischen Akademie der Wissenschaften kommentiert: „Diese Forschung zeigt, wie KI Ärzten helfen kann, bessere Entscheidungen zu treffen und Krebspatienten individuellere Therapien zu ermöglichen.“ Mit stabilen Ergebnissen über verschiedene Therapieformen hinweg und verbesserter Identifikation therapieansprechender Patienten könnten KI-Modelle künftig die personalisierte Krebstherapie unterstützen.

Bildquelle: Getty Images, Unsplash