Algorithmus findet neue Therapie für Neuroblastom

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Uppsala Universität in Schweden haben mithilfe eines Computer-Algorithmus möglicherweise eine neue Therapiemöglichkeit für Kinder mit Neuroblastom entdeckt.

Cannabinoid-Rezeptoren als neue Zielstrukturen

WissenschaftlerInnen der Uppsala Universität in Schweden haben mithilfe eines Computer-Algorithmus möglicherweise eine neue Therapiemöglichkeit für Kinder mit Neuroblastom entdeckt.

Die neuentdeckte Behandlungsoption basiert auf der Aktivierung eines speziellen Rezeptorproteins in den Zellen des Nervensystems, dem sogenannten Cannbinoid-Rezeptor 2 (CNR2). Das Neue am Ansatz der schwedischen ForscherInnen: Anstatt im Labor neue Substanzen zu entwickeln und zu testen, entwarfen die WissenschaftlerInnen einen Computer-Algorithmus, der Unmengen pharmakologischer und genetischer Informationen über Neuroblastome verband und daraus neuartige Therapieansätze ableitete.

Die ForscherInnen waren eigenen Angaben zufolge sichtlich erstaunt, als eine der vorgeschlagenen Behandlungsansätze den aktivierten CNR2 einschloss, der in einem solchen Zusammenhang zuvor noch nie in den Fokus der OnkologInnen geraten war.

Das Potenzial einer CNR2-Aktivierung für die Behandlung von Neuroblastomen wurde anschließend experimentell mithilfe von Zellen aus PatientInnen sowie am Tiermodell untersucht. Kamen CNR2-stimulierende Substanzen zum Einsatz, sank die Überlebensrate der Tumorzellen und das Tumorwachstum verlangsamte sich nachweislich.

In Zukunft werden die künstliche Intelligenz und darauf basierende Computer-Algorithmen wohl immer wichtiger im onkologischen Klinikalltag werden, so die StudienautorInnen. Diese helfen den ÄrztInnen nicht zuletzt dabei, auf "alte" Krankheiten mit einem "unverbrauchten" Auge zu blicken und so auch bisher "undenkbare" Behandlungsoptionen in den Fokus zu rücken.

Originalpublikation:
Almstedt et al., Integrative discovery of treatments for high-risk neuroblastoma. Nature Communications 2019; 11(71): https://doi.org/10.1038/s41467-019-13817-8 

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