Fingerabdrücke im Blut

Eva Winkler, Medizinethikerin vom Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Heidelberg, sagt: „Wenn Spektroskopiedaten über KI-Modelle ausgewertet werden – also komplexe Muster, die für das menschliche Auge nicht nachvollziehbar sind –, entsteht das Problem der ‚Blackbox‘. Als Arzt oder Labormediziner kann man nicht überprüfen, warum die KI eine Probe als auffällig einstuft.“ Doch Winkler hat keine grundsätzlichen Einwände gegen das Verfahren. „Bei Blutanalysen vertrauen wir auch Geräten, ohne jede Zählung manuell zu überprüfen. Entscheidend ist die absolute Robustheit der Diagnostik, um fehleranfällige Systeme auszuschließen.“

Die Ergebnisse sind vielversprechend. Schließlich ist das Erkennen von Mustern die große Stärke des maschinellen Lernens – das gilt auch für IR-Spektren. Alles, was ein KI-Algorithmus braucht, um diese Muster zuzuordnen, sind Beispiele, die ihm zeigen, welche Fingerprints mit welchen Erkrankungen korrelieren. „Damit diese Methode ihr Potenzial auch realisieren kann, sind allerdings große medizinische Studien mit Tausenden Patienten nötig, aus denen die KI lernen kann“, sagt Bocklitz. „Erst dann kann sie ihre Stärken wirklich gut ausspielen.“

Besonders intensiv wird die Methode, IR-Spektren von Blutproben mithilfe maschinellen Lernens auszuwerten, derzeit in einer Kooperation zwischen dem Max-Planck-Institut für Quantenoptik in Garching und der Ludwig-Maximilians-Universität München erforscht. Erste Ergebnisse hat das interdisziplinäre Team aus Computerwissenschaftlern, Laserphysikern und Medizinern bereits letztes Jahr in der renommierten Fachzeitschrift Cell Reports Medicine vorgestellt. Dabei konnten sie zeigen, dass sich schon mit einem einzigen Tropfen Blut und einer nur wenige Minuten dauernden Messung sogenannte Volkskrankheiten wie Adipositas, Stoffwechselstörungen, Bluthochdruck oder Diabetes, die oft auch zusammengefasst als „metabolisches Syndrom“ bezeichnet werden, frühzeitig erkennen lassen. Darüber hinaus ist die Methode auch sehr kostengünstig, was sie den Autoren zufolge für bevölkerungsweite präventive Gesundheitsscreenings empfehlen würde.

Für ihre Studie haben die Forschenden mehr als 5.000 Blutplasmaproben von über 3.000 Personen analysiert, deren Gesundheitszustand bereits bekannt war. Eine mit diesen Daten trainierte KI war schließlich in der Lage, nicht nur gesunde von kranken Personen zu unterscheiden, sondern auch Multimorbiditätszustände zu charakterisieren, also festzustellen, dass eine Person gleichzeitig mehrere Erkrankungen hat. „Das Ergebnis könnte beispielsweise lauten, dass ein Patient mit einer Wahrscheinlichkeit von 70 Prozent an Bluthochdruck leidet und gleichzeitig mit 40-prozentiger Wahrscheinlichkeit Diabetes hat“, erklärt Kosmas Kepesidis, der als Datenwissenschaftler am Max-Planck-Institut für Quantenoptik an der Studie beteiligt war. „Das sind wichtige Informationen, die Ärzten dabei helfen können, ihre Diagnosen zu stellen.“ Außerdem ist es den Forschenden gelungen, die Entwicklung des metabolischen Syndroms schon Jahre vor seiner endgültigen Manifestation vorherzusagen.

Potenzial in der Krebsvorsorge

In einer weiteren, 2025 veröffentlichten Studie haben sich die Forschenden Krebserkrankungen vorgenommen. Indem sie das Blutplasma von über 2.500 Personen mit IR-Spektroskopie untersuchten, gelang es ihnen, Lungen-, Prostata-, Brust- und Blasenkrebs zu erkennen. Die Trefferquote des Machine-Learning-Algorithmus war mit 88 Prozent bei Lungenkrebs besonders hoch, aber auch bei den anderen Krebsarten lag sie noch zwischen 60 und 70 Prozent. Und wenn die KI bei der Analyse einer Blutprobe erst einmal Alarm schlägt, könnten Ärzte in Zukunft mit weiteren, spezifischeren Methoden diesem Verdacht nachgehen – etwa indem sie beispielsweise im Fall von Lungenkrebs Röntgenaufnahmen machen lassen, um nach Tumoren zu suchen. Medizinethikerin Winkler meint dazu: „In der genetischen Diagnostik gibt es ein Recht auf Nichtwissen. Wenn eine Erkrankung unbehandelbar ist, wollen manche Menschen dieses Wissen nicht – sie möchten ein unbehelligtes Leben führen, bis die Erkrankung auftritt. Bei Herzinsuffizienz oder Lungenkrebs – chronischen Erkrankungen mit Therapieoptionen – stellt sich diese Frage weniger, da man den Verlauf beeinflussen kann.“

Hartmut Schlüter, der sich am Zentrum für Diagnostik des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf mit analytischen Methoden in der Medizin befasst, an den Studien aber nicht beteiligt war, sagt: „Die Methode betrachtet das Gesamtbild und hat damit möglicherweise den Vorteil, dass sie bestimmte Veränderungen sichtbar machen kann, nach denen man zunächst gar nicht gezielt sucht.“ In der Praxis ist es bisher schließlich so, dass bei einer Blutabnahme beim Hausarzt gezielt angekreuzt wird, welche Werte im Labor bestimmt werden sollen. Gleich alle möglichen Parameter zu untersuchen, wäre schlichtweg zu teuer. Ärzte beschränken sich in der Regel also auf jene Analysen, die zu ihrer Verdachtsdiagnose passen.

Bei diesen herkömmlichen diagnostischen Markern ist auch kein Vergleich mit früheren Messungen am selben Patienten nötig. Schließlich sind etablierte Methoden zur Blutuntersuchung wie etwa die Massenspektrometrie und Antikörpertests in der Lage, einzelne Moleküle zu identifizieren und ihre Konzentration sehr genau zu bestimmen: Liegt die Konzentration eines diagnostisch relevanten Moleküls im Blut im Normbereich, gilt dieser Punkt als unauffällig. Ist sie zu hoch oder zu niedrig, deutet das auf ein gesundheitliches Problem hin.

In IR-Spektren dagegen lassen sich einzelne Moleküle kaum erkennen. Die besten Chancen für einen Einsatz in der Diagnostik hätte die neue Methode aus Schlüters Sicht deshalb dann, wenn von einem Patienten auch bereits ältere IR-Fingerprints zum Vergleich vorliegen. „Dann könnte die KI ein aktuelles Spektrum mit früheren vergleichen, die idealerweise noch im gesunden Zustand gemessen wurden“, erklärt Schlüter. „So könnte sie über Abweichungen im Fingerprint Hinweise auf Erkrankungen finden.“

Um ihr Potenzial voll zu entfalten, müsste sich die IR-Spektroskopie demnach erst zu einer Art regelmäßiger Vorsorgeuntersuchung entwickeln. Die niedrigen Kosten und der geringe Aufwand, der nötig ist, um einem Patienten einen einzigen Tropfen Blut abzunehmen, sprechen durchaus für dieses Szenario. „Es wäre aber wohl auch nötig, dass Krankenkassen Anreize schaffen, um die Menschen zur Teilnahme an den Vorsorgeuntersuchungen zu motivieren“, meint Schlüter. „Und auch eine möglichst einfache Organisation, bei der man nicht erst Monate auf einen Termin wartet oder stundenlang in einem Wartezimmer sitzt, könnten die Hemmschwelle senken und die Teilnahmebereitschaft erhöhen.“

Bis zur akkreditierten Routineanwendung hat die IR-Spektroskopie allerdings noch einen weiten Weg vor sich. Die Entwickler müssten dafür erst noch über viele Jahre hinweg große Patientengruppen beobachten, bei denen zu Beginn keine Erkrankung vorlag, und dann im Verlauf dokumentieren, wer von ihnen eine Krankheit entwickelt. Die frühe Erkennung des metabolischen Syndroms im Paper von 2024 dürften die Forschenden erst einmal als eine Modellerkrankung gewählt haben, um ihre Hypothese zu testen. „Als Ausgangspunkt für die Entwicklung der neuen Methode bietet sich das metabolische Syndrom an, weil dort Auffälligkeiten schon früh sichtbar werden“, sagt Schlüter. „Für die Prävention ist das aber wohl keine besondere Hilfe, da der Risikofaktor schlechthin, nämlich Übergewicht, meist schon mit bloßem Auge leicht zu erkennen ist.“

Für die Praxis relevanter, allerdings auch herausfordernder, sind da schon die Versuche zur Früherkennung von Krebs. Schließlich wird in der Medizin bereits seit Jahrzehnten nach Biomarkern gesucht, die aus Krebszellen ins Blut gelangen. Die Chancen, sie mit IR-Spektroskopie direkt aufzuspüren, sind aufgrund ihrer niedrigen Konzentration zwar sehr gering, allerdings könnten bei bestimmten Krebserkrankungen bereits wenige Krebszellen im Anfangsstadium der Erkrankung den Gesamtstoffwechsel so beeinflussen, dass sich dadurch andere Moleküle, die in größeren Mengen im Blut vorhanden sind, verändern und bei Routineuntersuchungen frühzeitig Alarm auslösen. „Das ist natürlich ein äußerst wünschenswertes Ziel, und es sollte so viel wie möglich an diesem neuen Verfahren geforscht werden, um herauszufinden, ob es als zukünftige diagnostische Methode in der Routine-Analytik hilfreich sein kann“, meint Schlüter. „Das könnte vielen Krebspatienten das Leben retten.“ ■