Immun-Cluster in Tumoren folgen einem universellen Muster
Organisierte Ansammlungen von Immunzellen in Tumoren weisen über Dutzende von Krebsarten hinweg dieselbe Strukturform auf. Das ist das zentrale Ergebnis eines großangelegten räumlichen Atlas der Tumorimmunität.
Manche Tumoren enthalten organisierte Immunzellgruppen, die Lymphknoten an anderen Körperstellen ähneln. Diese Strukturen werden als tertiäre lymphoide Strukturen bezeichnet, kurz TLS. In bestimmten Krebsarten wurden sie bereits mit besseren Behandlungsergebnissen in Verbindung gebracht – ob das jedoch allgemein gilt, war bislang unklar.
Die Forschenden kartierten diese Strukturen in einer krebsartenübergreifenden Analyse und verglichen die Muster gleichzeitig über viele Tumorarten hinweg. Dabei nutzten sie räumliche Daten, die die genaue Position jeder Zelle im Tumorgewebe erfassten. Das Ergebnis ist ein Referenzatlas der TLS-Muster, der Dutzende von Krebsarten umfasst.
Struktur als Prognoseindikator
Das Vorhandensein und der Reifegrad von TLS korrelierten damit, wie gut Patientinnen und Patienten auf eine Behandlung ansprachen – einschließlich Immuntherapien. Reifere Strukturen mit klar abgegrenzten B-Zell- und T-Zell-Zonen waren mit einem besseren Überleben verbunden. Dieses Muster zeigte sich über mehrere Krebsarten hinweg.
Für die Alternsforschung ist das relevant, weil das Immunsystem mit der Zeit immer schlechter in der Lage ist, solche Strukturen aufzubauen und aufrechtzuerhalten. Ältere Patientinnen und Patienten sprechen auf Immuntherapien mitunter schlechter an – selbst dann, wenn ihr Tumor auf dem Papier jenem jüngerer Betroffener ähnelt.
Ein therapeutischer Ansatzpunkt
Wenn TLS ein verlässlicher Prediktor für das Therapieansprechen sind, könnten sie künftig auch als therapeutisches Ziel dienen. Behandlungen, die die Bildung oder Reifung dieser Strukturen fördern, könnten die Wirksamkeit bestehender Immuntherapien steigern. Diese Richtung wird derzeit aktiv erforscht.
Der Atlas selbst fungiert als Referenzwerk. Forschende können nun prüfen, ob ein Tumor TLS enthält, wie ausgereift diese sind und was das für vergleichbare Patientinnen und Patienten in der Vergangenheit bedeutet hat. Das verbessert die Grundlage für personalisierte Behandlungsentscheidungen.