KI-Modell sagt Reaktion auf Krebs-Immuntherapie über verschiedene Tumortypen hinweg voraus

Immun-Checkpoint-Inhibitoren haben die Krebsbehandlung revolutioniert, doch eine hartnäckige Herausforderung bleibt bestehen: Die meisten Patienten sprechen nicht auf die Behandlung an, und es gibt keine zuverlässige Möglichkeit vorherzusagen, wer vor Behandlungsbeginn davon profitieren wird. Bestehende Biomarker wie die PD-L1-Expression oder die Tumormutationslast zeigen bei verschiedenen Krebsarten und Medikamentenkombinationen inkonsistente Leistungen und lassen Kliniker ohne ein verlässliches Entscheidungshilfsmittel zurück.

Forscher der Harvard Medical School entwickelten COMPASS, ein krebsartübergreifendes Foundation-Modell, das die Immuntherapie-Reaktion anhand von Bulk-Tumorgendaten vorhersagt. Das Modell verwendet eine Concept-Bottleneck-Transformer-Architektur, die die Genexpression durch 44 biologisch fundierte Immunkonzepte kodiert, welche Immunzellzustände, Interaktionen im Tumormikromilieu und Signalwege repräsentieren. Es wurde an 10.184 Tumoren aus 33 Krebsarten trainiert.

COMPASS wurde anhand von 22 konkurrierenden Methoden in 16 klinischen Kohorten bewertet, die sieben Krebsarten und sechs verschiedene Immun-Checkpoint-Inhibitoren abdecken. Es verbesserte die Vorhersagegenauigkeit um durchschnittlich 8,5 % und die Fläche unter der Precision-Recall-Kurve um 15,7 %. Entscheidend ist, dass es auf Krebsarten und Behandlungen verallgemeinerte, die während des Fine-Tunings nicht verwendet wurden. In Überlebensanalysen wiesen Patienten, die COMPASS als Responder klassifizierte, ein Hazard Ratio von 4,7 für das Gesamtüberleben auf – eine klinisch bedeutsame Trennung.

Das Modell erstellt außerdem personalisierte Response-Maps, die individuelle Genexpressionsmuster mit Immunkonzepten verknüpfen. Bei Patienten mit entzündeten Tumoren, die dennoch nicht ansprachen, identifizierte COMPASS Resistenzprogramme – darunter TGF-beta-Signalübertragung, endotheliale Ausgrenzung von Immunzellen, CD4+-T-Zell-Dysfunktion und B-Zell-Defizienz – als handlungsrelevante mechanistische Hypothesen für zukünftige therapeutische Ansätze.

Einschränkungen bestehen darin, dass diese Zusammenfassung ausschließlich auf dem Abstract basiert und die vollständige Methodik einer Überprüfung bedarf. Industrielle Co-Autoren von Roche stellen einen potenziellen Interessenkonflikt dar. Eine reale klinische Validierung in prospektiven Studien wird unerlässlich sein, bevor COMPASS Einfluss auf Behandlungsentscheidungen nimmt.