Wie Mikroelektronik und KI die Krebstherapie verändern

Am 4. Februar, dem Weltkrebstag, rückt die internationale Gesundheitsgemeinschaft die Bedeutung von Vorsorge, Diagnose und Therapie von Krebserkrankungen in den Fokus. Gerade in den vergangenen Jahren hat dabei eine bemerkenswerte Entwicklung eingesetzt: Mikroelektronik und Künstliche Intelligenz dringen immer weiter in den onkologischen Alltag vor. Hochsensitive Biosensoren, Lab-on-a-Chip-Technologien und lernfähige Algorithmen beschleunigen nicht nur die Diagnostik, sondern ermöglichen auch ein präziseres, maßgeschneidertes Therapie-Management.

Warum Mikroelektronik und KI die Krebsforschung revolutionieren

Die Diagnose und Therapie von Krebserkrankungen stehen an einem Wendepunkt. Seit Jahrzehnten forschen Medizinerinnen und Mediziner an immer präziseren Methoden, um Tumoren frühzeitig zu erkennen und zielgerichtet zu behandeln. Doch erst in den letzten Jahren hat sich ein enormer Entwicklungssprung abgezeichnet: Dank Mikroelektronik und Künstlicher Intelligenz (KI) werden nicht nur Analysen schneller und genauer – es eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten, um Krebszellen zu erforschen und Therapien individuell anzupassen. Das zeigen die folgenden Beispiele – angefangen bei innovativen Sensorsystemen für die Früherkennung von Krebs, über mikrofluidische Lab-on-a-Chip-Systeme bis hin zu tragbaren und implantierbaren Lösungen für das Patiententracking.

Früherkennung von Krebs: Innovative Sensoren für die Diagnose

Die Früherkennung von Krebserkrankungen zählt zu den wichtigsten Aufgaben in der Onkologie. Mikroelektronische Sensoren leisten hier einen entscheidenden Beitrag, da sie eine hochsensitive Detektion bestimmter Biomarker ermöglichen. Ein Beispiel dafür sind nanobasierte Sensoren, die funktionalisierte Nanopartikel wie Gold-Nanopartikel oder Quantenpunkte mit integrierter Elektronik kombinieren. Sobald diese Partikel mit Proteinen, RNA- oder DNA-Fragmenten in Kontakt kommen, die auf eine Tumorerkrankung hinweisen, ändern sich etwa optische oder elektrische Eigenschaften. Eine häufig eingesetzte Methode ist die impedimetrische Messung, bei der sich der elektrische Widerstand durch die Bindung von Biomarkern an die Sensoroberfläche verändert.

Einen weiteren Ansatz bieten elektrochemische Sensoren, bei denen das Prinzip der Redox-Reaktion genutzt wird, um die Konzentration bestimmter Moleküle zu bestimmen. Typischerweise kommen hier mikrostrukturierte Elektroden zum Einsatz, die selbst kleinste Stromänderungen erfassen und so Rückschlüsse auf die Menge des Analyten (etwa PSA für Prostatakrebs) zulassen. Auch optische Sensorik in Form von Biosensor-Chips findet zunehmend Verbreitung. Hierbei ermöglichen Methoden wie die Oberflächenplasmonenresonanz (SPR) oder fluoreszenzbasierte Verfahren, dass die Chips selektiv an bestimmte Krebsmarker binden. Besonders interessant sind Lösungen, bei denen Photodetektoren und Auswerteelektronik direkt in den Chip integriert werden. So lassen sich die erfassten Signale in Echtzeit auswerten und drahtlos an übergeordnete Systeme senden.

Diese Sensorlösungen punkten durch minimalinvasive oder sogar nicht-invasive Verfahren, wie etwa Blut- oder Speichelproben, und erreichen mitunter eine sehr hohe Sensitivität und Spezifität. Durch Point-of-Care-Testing stehen die Messergebnisse meist zügig zur Verfügung. Dennoch bleibt die Langzeitstabilität eine Herausforderung, vor allem wenn die Sensoren biochemischen Belastungen ausgesetzt sind. Ebenso sind Verunreinigungen und unspezifische Bindungen zu vermeiden, um Fehlmessungen zu minimieren. Nicht zuletzt spielen Kostenaspekte und Fragen der Massenproduktion eine wesentliche Rolle bei der großflächigen Implementierung dieser Technologien.

Ein deutsch-australisches Forscherteam hat beispielsweise ein bioelektronisches Sensorverfahren entwickelt, das mit Hilfe von Silizium-Nanodraht-Transistoren und spezifischen Antikörpern sogar einzelne Krebszellen aus Patientenproben herausfiltern kann. Solche extrem empfindlichen Sensoren liefern Testergebnisse teils innerhalb weniger Minuten. Dabei könnte die Kombination aus Biosensorik und KI den Weg ebnen, Befunde vollautomatisch zu analysieren und zu interpretieren – etwa um bösartige Zellen frühzeitig zu entdecken oder das Wiederauftreten einer Tumorerkrankung zu überwachen.

Microfluidics und Lab-on-a-Chip-Systeme

Mit der Microfluidics hat sich die Art und Weise, wie biomedizinische Tests durchgeführt werden, grundlegend geändert. Durch mikrostrukturierte Kanäle, die nur wenige bis einige hundert Mikrometer breit sind, kann der Fluss von Flüssigkeiten präzise gesteuert werden. Dies ermöglicht unter anderem die gezielte Manipulation, Trennung und Vermischung von Zellen, Partikeln oder Molekülen. Auf diese Weise können Forscher beispielsweise einzelne Tumorzellen (Single-Cell-Analysis) aus einer Blutprobe isolieren und genauer untersuchen.

Ein zentrales Konzept in diesem Zusammenhang sind sogenannte Lab-on-a-Chip-Systeme, bei denen klassische Laborprozesse wie Polymerase-Kettenreaktion (polymerase chain reaction, PCR), Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA) oder Durchflusszytometrie auf einem Chip in Miniaturform abgebildet werden. Für die Onkologie ist diese Entwicklung besonders bedeutsam, da so mehrere Testreihen parallel ablaufen und genetische Mutationen in Tumorzellen schneller detektiert werden können. Das senkt nicht nur die Kosten, sondern steigert zugleich die Präzision der Tests.

Fortschrittliche Lab-on-a-Chip-Systeme integrieren bereits verschiedene Sensorprinzipien – beispielsweise optische, elektrochemische oder impedimetrische Detektionen – direkt in den Chip. Dadurch lassen sich Analyseergebnisse nahezu in Echtzeit ermitteln. So messen einige Chips während jeder Phase einer PCR-Reaktion das auftretende Fluoreszenzsignal und geben Auskunft, ob bestimmte Genmutationen vorhanden sind. Ein weiterer Vorteil ist die gute Automatisierbarkeit der mikrofluidischen Plattformen. Pumpen, Ventile und Sensoren lassen sich elektronisch steuern, was die Reproduzierbarkeit erhöht und den Durchsatz steigert. Viele Hersteller setzen zudem auf modulare Konzepte, sodass sich neue Testmodule mit geringem Aufwand in bestehende Plattformen integrieren lassen – ein wichtiger Schritt hin zur personalisierten Diagnostik.

Das IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme arbeitet an der Integration verschiedener Detektionsprinzipien in elektronischen Sensorelementen. Ziel sind portable und kostengünstige Krebsdiagnosesysteme, die auf Standard-CMOS-Prozessen basieren und in der Praxis vor Ort eingesetzt werden können. Im Idealfall gehören so zeitaufwändige Labortests der Vergangenheit an, da eine kurze Blutprobe in einem hochintegrierten Chip ausreicht, um gefährliche Tumormarker binnen Minuten nachzuweisen.

Wearables und Implantate für die Dauerüberwachung

Eine lückenlose Überwachung von Krebspatientinnen und -patienten ist in der modernen Krebstherapie und -nachsorge essenziell, um Rückfälle oder Komplikationen frühzeitig zu erkennen. Hier kommen Wearables wie Smartwatches, intelligente Pflaster oder Kleidung mit integrierten Sensoren zum Einsatz. Diese erfassen kontinuierlich Vitalparameter wie Herzfrequenz, Körpertemperatur, Blutzucker oder Sauerstoffsättigung und können Hinweise auf Veränderungen im Organismus geben. Im onkologischen Kontext lassen sich zusätzlich spezifische Marker erfassen, etwa die Hauttemperatur an Tumorrändern.

Noch weiter gehen implantierte Sensorsysteme, die direkt im Körper platziert werden. Je nach Ausführung ist es möglich, kontinuierlich Werte wie Hormonspiegel, Tumormarker oder metabolische Marker zu messen. Besonders herausfordernd ist dabei die Energieversorgung: Einige Modelle setzen auf Energy Harvesting, beispielsweise durch Bewegung oder Körperwärme, während andere sehr langlebige Akkus integrieren. Die gemessenen Daten gelangen oftmals drahtlos – per Bluetooth Low Energy, NFC oder anderen Funkstandards – an zentrale Datenspeicher oder mobile Apps. Dort können Ärztinnen und Ärzte bei Auffälligkeiten sofort Maßnahmen ergreifen. KI-Algorithmen helfen zusätzlich bei der Früherkennung von Abweichungen oder ungewöhnlichen Mustern.

Allerdings ist ein solches 24/7-Monitoring nicht ohne ethische Fragen. Eine Dauerüberwachung kann für die Patienten psychisch belastend sein und wirft Datenschutzthemen auf. Dennoch überwiegt für viele Betroffene der Nutzen, da eine schnelle Erkennung von Rückfällen oder schwerwiegenden Komplikationen entscheidend für den weiteren Therapieverlauf sein kann.

Hochfrequenz-Chips zur Krebsstammzellen-Detektion

Besonders spannend ist ein vom IHP entwickelter BiCMOS-Chip, der hochfrequente elektromagnetische Signale nutzt, um Krebsstammzellen (CSCs) zu detektieren und zu untersuchen. Da diese Stammzellen oft für Metastasierung und Therapieversagen verantwortlich sind, könnte eine frühzeitige Erkennung ein entscheidender Faktor für eine effektivere Behandlung sein. Dabei liefert die Mikroelektronik nicht nur die Hardware-Basis, sondern ermöglicht auch die kontaktlose und zerstörungsfreie Messung der Zellen.

Künstliche Intelligenz in der Krebsdiagnostik und -therapie

Künstliche Intelligenz (KI) spielt in der Krebsdiagnostik und -therapie eine zunehmend zentrale Rolle. Neben der automatisierten Bildanalyse werden mittlerweile auch Prognosen erstellt und Therapieempfehlungen ausgesprochen. Sogar Chatbots und virtuelle Assistenten halten Einzug in den Alltag von Patientinnen und Patienten. In diesem Abschnitt wird beleuchtet, wie KI-Systeme die Onkologie bereits jetzt verändern und welche Chancen sich daraus ergeben.

Automatisierte Bildanalyse und Mustererkennung

Zu den bekanntesten KI-Anwendungen in der Onkologie gehört die automatische Auswertung von bildgebenden Verfahren wie CT, MRT oder Ultraschall. Hierbei kommen häufig Deep-Learning-Modelle zum Einsatz, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs). Diese erkennen Muster in Bilddaten sehr zuverlässig und werden auf umfangreichen Datensätzen trainiert, die von Experten annotiert wurden. Mitunter werden auch mehrere Modalitäten zusammengeführt (Multi-Modality-Fusion), indem etwa CT-Bilder mit MRT-Aufnahmen oder Patientendaten wie Blutwerten und genetischen Informationen kombiniert werden. Dadurch steigt die Genauigkeit der Vorhersagen, beispielsweise zur Tumorgröße oder zum Wachstumspotenzial.

Ein wesentlicher Vorteil ist die enorme Geschwindigkeit: Während ein Radiologe für eine detaillierte Bewertung mehrerer Bildserien mehrere Minuten benötigt, analysiert eine KI dieselben Daten binnen Sekunden. Trotzdem bleibt der ärztliche Befund entscheidend, um potenzielle Fehleinschätzungen zu verhindern und den klinischen Kontext zu berücksichtigen. Spannend sind zudem Ansätze zum Edge-Computing, bei denen KI-Algorithmen direkt auf bildgebenden Geräten laufen. Dies reduziert die Netzwerklast und beschleunigt die Prozesse im klinischen Workflow.

KI-basierte Biomarker: Neue Hilfsmittel in der Onkologie

Neben der direkten Therapieplanung gewinnen KI-basierte Biomarker immer mehr an Bedeutung. Ein Team um Professor Jakob N. Kather am Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit erforscht, wie sich aus routinemäßig erhobenen medizinischen Bildern zusätzliche Informationen zur Tumorbiologie gewinnen lassen. Ziel ist es beispielsweise, molekulare Veränderungen oder prognostisch relevante Merkmale allein aus histopathologischen Aufnahmen vorherzusagen – ganz ohne aufwändige Gen- oder Proteinanalyse.

Solche KI-basierten Biomarker könnten kostengünstig und schnell Auskunft geben, welche Patientinnen und Patienten von einer bestimmten medikamentösen Therapie profitieren würden. Darüber hinaus erleichtern sie die Identifizierung seltener Subgruppen, für die speziell ausgerichtete Therapien entwickelt werden können. Dies entlastet auch das medizinische Personal, da viele Routineaufgaben automatisiert ablaufen können, während sich Ärztinnen und Ärzte auf komplexere Fälle konzentrieren.

KI-gestützte Prognosen und Therapieempfehlungen

Die Analyse von Bilddaten ist nur ein Teil dessen, wozu KI-Systeme in der Onkologie imstande sind. Moderne Zentren sammeln eine Vielzahl an Daten, von Genexpressionsprofilen über histologische Befunde bis hin zur familiären Anamnese. Mit Hilfe von Big-Data-Methoden gelingt es KI-Algorithmen, verborgene Zusammenhänge und Muster zu erkennen, die klassische statistische Methoden kaum abbilden können. Auf diese Weise lassen sich Vorhersagen über den Behandlungserfolg bestimmter Therapien treffen oder individuelle Risikoprofile erstellen.

Gerade in großen Kliniken oder Forschungseinrichtungen werden KI-Modelle stetig mit aktuellen Daten gefüttert. So kann die Behandlung in Echtzeit angepasst werden, wenn etwa neue Informationen über den Tumormarker-Level vorliegen. KI-Systeme können außerdem das Rezidivrisiko einschätzen und vor Nebenwirkungen bestimmter Medikamente warnen. Damit weisen sie den Weg zu einer hochgradig personalisierten und adaptiven Krebstherapie.

Ein wegweisendes Beispiel für den Einsatz von KI-Systemen in der Onkologie kommt von Wissenschaftlern der Universität Duisburg-Essen, der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) München und des Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data. Sie haben ein KI-Modell mit Daten von über 15.000 Patientinnen und Patienten trainiert, die an insgesamt 38 verschiedenen soliden Tumorerkrankungen litten. Dieses System berücksichtigt sage und schreibe 350 unterschiedliche Parameter, darunter klinische Befunde, Laborwerte, Bildgebungsdaten und genetische Tumorprofile.

Die Stärke solcher Algorithmen liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zu erkennen, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben. Das Modell liefert beispielsweise für jede Patientin und jeden Patienten eine individualisierte Prognose, indem es die Vielzahl von Parametern in Sekundenschnelle analysiert. Erste Validierungen an über 3.000 Lungenkrebspatienten deuten auf eine hohe Vorhersagegenauigkeit hin. Nun werden klinische Studien vorbereitet, um den praktischen Nutzen dieser „datengetriebenen Onkologie“ weiter zu belegen. Langfristig soll so eine wirklich personalisierte Krebstherapie ermöglicht werden, die in Notfallsituationen und im Klinikalltag gleichermaßen schnelle und zuverlässige Entscheidungshilfen liefert.

Innovative KI-Projekte für die Krebsdiagnostik

Dass KI-Anwendungen für nahezu alle onkologischen Fragestellungen interessant sind, zeigt auch das Beispiel von Dr. Dr. Christian Matek am Pathologischen Institut des Universitätsklinikums Erlangen. Er erhielt eine Förderung in Höhe von 100.000 Euro für ein Projekt, das auf die Kombination von KI-Methoden und molekularbiologischen Techniken abzielt. Im Fokus steht zunächst das Urothelkarzinom (Harnblasenkarzinom). Durch automatisierte Auswertung von Tumorgewebeproben sollen sowohl die Heterogenität der Tumoren als auch molekulare Marker besser verstanden werden.

Gerade in der Pathologie versprechen KI-Anwendungen besonders große Fortschritte: Automatisierte Analyseverfahren können Laborabläufe deutlich beschleunigen und die Ergebnisse standardisieren. Gleichzeitig lassen sich unter Einbeziehung innovativer Bildverarbeitungstechnologien neue Erkenntnisse zur Tumorbiologie gewinnen, die herkömmlichen Methoden bisher verborgen geblieben sind.

Der Weg zur „datengetriebenen Onkologie

Die Zusammenführung von KI-Methoden und fortschrittlicher Mikroelektronik verspricht eine tiefgreifende Revolution in der Krebsforschung und -behandlung. Einerseits werden medizinische Daten in nie dagewesenem Umfang und in Echtzeit ausgewertet, andererseits ermöglichen hochsensible Sensoren und miniaturisierte Aktorsysteme eine präzisere, schneller anpassbare Therapie.

Ziel aller Bemühungen bleibt, Patientinnen und Patienten frühzeitig, treffsicher und individuell zu helfen. Dass sich die Vision einer datengetriebenen Onkologie schon heute in konkreten Produkten, Studien und Projekten widerspiegelt, zeigt, wie rasant sich dieses Feld entwickelt. Mit jeder neuen Sensorarchitektur und jedem verbesserten KI-Algorithmus rücken wir dem Versprechen einer hochpräzisen, personalisierten Krebstherapie ein Stück näher.