26. November 2020

Alter beeinflusst Melanom-Therapie, Rauchstopp & Künstliche Intelligenz

3 aktuelle Studien im November

In der Onkologie und Hämatologie hat es auch in den vergangenen Wochen eine Vielzahl von neuen Studien gegeben. Hier finden Sie 3 kurze Zusammenfassungen.

Lesedauer: 2 Minuten

Redaktion: Christoph Renninger

Altersabhängiges Ansprechen auf Bevacizumab

Anti-VEGF-Antikörper wie Bevacizuzmab (Avastin) konnten bei Melanom-Patienten bislang das Gesamtüberleben (OS) nicht verbessern. In der AVAST-M-Studie zeigte sich bei 1343 Patienten kein Unterschied (OS: 64%, Follow-Up: min. 5 Jahre) zwischen adjuvantem Bevacizumab oder Beobachtung über ein Jahr.1

Nun haben Wissenschaftler untersucht, ob das Alter der Patienten eine Rolle beim Ansprechen der Therapie spielt.2 Obwohl bei älteren Patienten eine verstärkte Angiogenese und eine erhöhte Inzidenz von Metastasen bestanden, nahm die VEGF-Expression mit dem Alter ab. Jüngere Patienten zeigten überlegene Werte bezüglich des OS und des Erkrankungsfreien Überlebens.

Auch im Modell mit gealterten Mäusen zeigten diese vermehrte Angiogenese und Metastasen, das Tumorwachstum war jedoch langsamer als bei jungen Mäusen. Dies ist möglicherweise auf weitere altersbedingte Angiogenesefaktoren wie sFRP2 und Wnt5A zurückzuführen.

Rauchstopp-Interventionen für Krebspatienten

Viele Krebspatienten rauchen auch nach ihrer Diagnose weiter. In einer JAMA-Studie an 2 US-amerikanischen Krebszentren wurden 300 Patienten (medianes Alter 58 Jahre, mehrheitlich Weiße) untersucht, die kürzlich eine Krebsdiagnose erhalten hatten. Diese wurden in 2 Gruppen randomisiert: intensive Beratung und Medikation sowie Standardtherapie.3,4

Die meisten Patienten litten an Lungen, Brust-, Urogenital-, Kopf- und Hals- oder Darmkrebs (60% standen in Zusammenhang mit Rauchen). Die Intervention umfasste 11 telefonische Beratungsgespräche über 6 Monate und eine Medikation zur Nikotinentwöhnung über 12 Wochen. Die Standardbehandlung bestand aus 4 Telefonaten und dem Hinweis auf mögliche Medikamente.

Eine biochemisch nachgewiesene Abstinenz nach 6 Monaten fand sich bei 34,5% der Patienten in der Interventionsgruppe, in der Standardgruppe bei 21,5%. Der Anteil an Teilnehmern, welche die Studie beendeten, lag in beiden Gruppen bei 78%.

Künstliche Intelligenz bei der Pankreatitis-Diagnose

Mithilfe von lernenden Algorithmen können Computer bei der gastrointestinalen Endoskopie eingesetzt werden, um Kolonpolypen, einen Barrett-Ösophagus, Magenkrebs und andere gastrointestinalen Läsionen zu identifizieren.

In einer aktuellen Studie nutzten Forscher Künstliche Intelligenz, um autoimmune Pankreatitis (AIP) von Pankreaskrebs zu unterschieden.5 Dies ist selbst für erfahrene Ärzte oftmals eine Herausforderung. Das künstliche neurale Netzwerk nutze dazu endoskopische ultraschallbilder und -videos von normalen Pankreas, chronischer Pankreatitis und AIP.

Über 1 Million Bilder von 583 Patienten wurden ausgewertet. Dabei zeigte der Algorithmus eine Sensitivität von 99% und eine Spezifität von 98% bei der Unterscheidung von AIP und einer Neoplasie. Das Programm war menschlichen Auswertung insgesamt überlegen.

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