Dabei würde sich aber gerade bei dieser Gruppe eine Früherkennung lohnen, schreiben Rianne de Vries von den Amsterdam University Medical Centers und Kollegen. Denn im Vergleich zur Normalbevölkerung erkranken Menschen mit COPD zwei- bis viermal häufiger an dem Tumorleiden.

Die Wissenschaftler prüften daher, ob die sogenannte eNose-Technologie die Früherkennung in diesem Kollektiv verbessern könnte. Dazu nutzten sie Daten aus der Breath-Cloud-Studie, in der regelmäßig ambulante Asthma-, COPD- und Lungenkrebs-Patienten untersucht werden. Die eingesetzte elektronische Nase trainierte man über die Atemluft von 211 Lungenkrebspatienten darauf, Tumoren zu erkennen. Bei 682 COPD-Kranken wurde dann zwei Jahre lang regelmäßig das Gemisch der flüchtigen organischen Verbindungen in der Ausatemluft mit dem Gerät analysiert.

Krebskandidaten fallen dem Algorithmus auf

37 COPD-Patienten entwickelten im Studienzeitraum einen Lungentumor, 33 von ihnen hatte der Algorithmus der eNose bereits zu Beginn der Studie als auffällig klassifiziert. Die Sensitivität lag bei 86 % und die Spezifität bei 89 %. Woran der Algorithmus den Lungenkrebs genau erkennt, kann das Team bisher aber nicht erklären. Weil das Gerät das gesamte Gemisch der flüchtigen organischen Verbindungen analysiert, könnten die Stoffe sowohl von den Krebszellen selbst, der Immunantwort auf den Tumor oder dessen Mikrobiom stammen. Dies müsse in weiteren Studien untersucht werden, so die niederländischen Kollegen.

Quelle: de Vries R et al. Chest 2023; DOI: 10.1016/j.chest.2023.04.050