Nicht nur der Medizin-Nobelpreis des Jahres 2018 unterstreicht, wie wichtig die Fortschritte durch so genannte Checkpoint-Inhibitoren für die Onkologie sind. Gerade die Behandlung des malignen Melanoms – schwarzer Hautkrebs genannt – ist durch diese Stoffe viel besser geworden. Die Inhibitoren lösen eine Bremse des Immunsystems, die normalerweise verhindert, dass der Körper seinen eigenen Krebs angreift. Doch häufig werden Tumoren resistent oder das Immunsystem der Patient*innen reagiert zu stark.
Deshalb werden dringend neue Ansätze benötigt, um die Prognose des Behandlungserfolgs zu verbessern. Deutsche Forscher*innen setzten nun einen selbst lernenden maschinellen KI-Algorithmus an eine große Menge bekannter Daten zur DNA-Methylierung von Hautkrebspatient*innen. Und tatsächlich entdeckten sie mit diesem systembiologischen Verfahren in den großen Datenmengen verborgene Muster, mit deren Hilfe man in Zukunft die langfristige Reaktion Betroffener auf Checkpoint-Inhibitoren besser vorhersagen kann.