Das Entscheidungshilfesystem Knowledge Connector für multiomische Präzisionsonkologie

Personalisierte Krebsbehandlung

Die Krebstherapie bewegt sich zunehmend weg von Einheitslösungen hin zu Therapien, die an die einzigartige Biologie des Tumors jedes einzelnen Patienten angepasst sind. Moderne Tests können jedoch Tausende genetischer und molekularer Veränderungen gleichzeitig messen und erzeugen damit mehr Informationen, als ein menschliches Team zuverlässig interpretieren kann. Dieser Artikel beschreibt ein Softwaresystem namens Knowledge Connector, das Ärzten hilft, diese Datenflut in klare, konsistente Therapieempfehlungen für einzelne Patienten zu übersetzen.

Warum Krebsdaten so schwer zu nutzen sind

Die heutigen Krebszentren können ganze Genome sequenzieren, RNA-Aktivität analysieren und chemische Markierungen auf der DNA untersuchen und so ein vielschichtiges „molekulares Profil“ jedes Tumors erstellen. Diese Profile können Hinweise darauf liefern, wie aggressiv ein Krebs ist, auf welche Medikamente er ansprechen könnte und ob ein Patient für eine klinische Studie infrage kommt. Diese Tests erzeugen jedoch lange Listen von Mutationen, Genfusionen und anderen Veränderungen, die vor dem Hintergrund der stetig wachsenden medizinischen Literatur und zahlreicher Online-Wissensbasen interpretiert werden müssen. Molekulare Tumorboards – Sitzungen, in denen Onkologen, Genetiker, Bioinformatiker und weitere Expert:innen einzelne Patienten besprechen – tun sich schwer, mit dieser Komplexität Schritt zu halten und Entscheidungen standardisiert und reproduzierbar zu treffen.

Ein digitaler Assistent für Tumorboards

Der Knowledge Connector ist ein webbasiertes Entscheidungshilfesystem, das dafür entwickelt wurde, im Zentrum dieses Prozesses zu stehen. Es kombiniert sicher die klinischen Informationen eines Patienten (wie Diagnosen und vorherige Behandlungen) mit detaillierten molekularen Daten aus mehreren Testmethoden. Über eine einzige Benutzeroberfläche können Anwender zwischen Ansichten wechseln, die einfache Genveränderungen, komplexere Muster wie genomische Instabilität und kuratierte Behandlungsvorschläge zeigen. Das System zieht automatisch Informationen aus großen Krebs-Wissensdatenbanken und wissenschaftlichen Publikationen heran und präsentiert sie in einem organisierten, menschenlesbaren Format zur Diskussion und Dokumentation im Tumorboard.

Wiederverwendbare Bausteine des Wissens aufbauen

Eine Schlüsselinnovation des Systems ist das Konzept der „Bausteine klinischen Wissens“ oder BoCKs. Jeder BoCK verknüpft einen spezifischen Biomarker – etwa eine Mutation, Genfusion oder ein Expressionsmuster – mit Evidenz darüber, was er für Diagnose, Prognose, Medikamentenansprechen oder die Eignung für klinische Studien in bestimmten Krebsarten bedeutet. Statt für jeden neuen Patienten die Literatur von Grund auf neu zu durchsuchen, können Kurator:innen vorhandene BoCKs wiederverwenden, die bereits geprüft wurden. Im Laufe der Zeit bilden diese Bausteine eine gemeinsame, institutionsübergreifende Wissensbasis namens BoCKbase. Diese Struktur unterstützt außerdem nuancierteres Schließen, etwa die Anwendung von Evidenz aus ähnlichen Tumorarten oder verwandten Medikamenten, wenn direkte Daten knapp sind.

Von komplexen Profilen zu umsetzbaren Optionen

Die Autor:innen demonstrieren das System anhand realer Fälle aus einem großen deutschen Präzisionsonkologieprogramm. In einem Beispiel hob die Software subtile DNA-Muster hervor, die auf defekte DNA-Reparatur hinwiesen, und lenkte die Ärzt:innen zu einer Prüfung einer Medikamentenklasse (PARP-Inhibitoren), die für diesen Krebs unüblich betrachtet wird. In einem anderen Fall integrierte sie genomische und RNA-Daten, um die Wirkung ungewöhnlicher Genfusionen des BRAF-Gens zu klären, und unterstützte Empfehlungen für zielgerichtete Therapien. Die Plattform hilft auch dabei, Patient:innen zu identifizieren, deren Tumore bestimmte Gene stark überexprimieren und die damit Kandidat:innen für experimentelle Zelltherapien in klinischen Studien sind. In Hunderten von Fällen unterstützte der Knowledge Connector für die meisten Patient:innen mehrere Therapie- oder Studienempfehlungen und erhöhte zugleich die Wiederverwendung bestehender BoCKs – ein Indiz für steigende Effizienz.

Was das für Patient:innen bedeutet

Für Patient:innen ersetzt das System nicht die Ärzt:innen, sondern fungiert als leistungsstarker Assistent, der Expertenteams hilft, anhand des vollständigen molekularen Bildes eines Tumors besser informierte, schnellere und konsistentere Entscheidungen zu treffen. Indem komplexe Daten in klare, evidenzverknüpfte Optionen organisiert werden, zielt der Knowledge Connector darauf ab, personalisierte Krebsbehandlung skalierbarer und zugänglicher zu machen, sodass fortgeschrittene genomische Tests in greifbare, praktische Vorteile für eine größere Zahl von Krebspatient:innen münden können.

Zitation: Hübschmann, D., Kreutzfeldt, S., Roth, B. et al. The Knowledge Connector decision support system for multiomics-based precision oncology. Nat Commun 17, 742 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-68333-3

Schlüsselwörter: Präzisionsonkologie, molekulares Tumorboard, klinische Entscheidungshilfe, Krebs-Biomarker, Multiomik