LONDON (IT BOLTWISE) – Eine große Studie der Mayo Clinic untersucht Multi-Cancer Early Detection (MCED) über eine einfache Blutprobe. Dabei analysierten Forschende zellfreie DNA, um Signale von 17 Krebsarten zu finden. In 32.007 Teilnehmenden lag der positive Vorhersagewert bei 60,3 %, die Spezifität wurde mit 99,64 % angegeben. Entscheidend ist außerdem, dass ein Algorithmus in vielen Fällen den wahrscheinlichsten Tumorursprung mitbestimmen konnte.
Viele Krebsfrüherkennungsprogramme beruhen bisher auf bildgebenden Verfahren oder krankheitsspezifischen Tests. Genau an dieser Stelle setzen sogenannte Multi-Cancer Early Detection (MCED)-Bluttests an: Sie sollen mit einer einzigen Blutprobe Signale mehrerer Tumorarten erfassen. Die jetzt veröffentlichten Daten der Mayo Clinic aus einer Untersuchung in Nature Medicine liefern dafür einen konkreten Leistungsabgleich und zeigen zugleich, wie stark die Frage nach „was ist heute real“ von den Details der Testgüte abhängt.
Im Kern analysierten die Forschenden in der Studie 32.007 Teilnehmende und untersuchten zellfreie DNA auf Hinweise für 17 verschiedene Krebsarten. Der Test lieferte 287 positive Signale; davon wurden 173 klinisch als Krebserkrankungen bestätigt. Daraus errechnet sich ein positiver Vorhersagewert von 60,3 %, während die Spezifität mit 99,64 % angegeben wurde. Für die Praxis ist das deshalb relevant, weil ein hoher Vorhersagewert nicht nur die Zahl unnötiger Folgeuntersuchungen reduziert, sondern auch die Akzeptanz in Gesundheitssystemen verbessert, die durch hohe Recall-Quoten besonders belastet werden.
Ein weiterer technischer Hebel liegt in der Tumorlokalisation. Laut den Studienergebnissen konnte ein Algorithmus in 91,3 % der Fälle einen der zwei wahrscheinlichsten Ursprungsorte des Tumors korrekt vorhersagen. Das ist mehr als ein „Ja/Nein“-Signal: Wenn eine Bluttest-Positivität mit einer plausiblen Indikationsrichtung kombiniert werden kann, lassen sich weitere Diagnostikschritte gezielter planen. Besonders bemerkenswert ist zudem der Anteil von 72,8 % der erkannten Fälle, bei denen es sich um Krebsarten handelte, für die bisher keine etablierten Früherkennungsleitlinien existieren.
Auch die Stadienverteilung stützt die Idee, dass MCED-Tests nicht nur statistische Auffälligkeiten liefern, sondern potenziell Tumoren in früheren Krankheitsphasen erkennen. Unter den 151 neu diagnostizierten Primärtumoren lagen 53 % in Stadium 1–2 und 70,9 % in Stadium 1–3. Gleichzeitig bleibt die zentrale Einschränkung bestehen: Die Mayo Clinic betont, dass weitere Studien erforderlich seien und dass dieser Test etablierte Screening-Verfahren derzeit nicht ersetzen könne. Genau diese Abgrenzung ist für Unternehmen, die in KI-gestützte Diagnostik investieren, entscheidend, denn sie macht klar, dass Validierung, klinische Pfade und Versorgungsrealität zusammen gedacht werden müssen.
Parallel dazu erweitert eine zweite Nature Medicine-Publikation das Bild über einen anderen MCED-Ansatz. Die PATHFINDER-2-Studie untersuchte 35.878 Erwachsene in den USA und Kanada und setzte den Galleri-Bluttest ein, der die Standardvorsorge für Brust-, Darm-, Gebärmutterhals- und Lungenkrebs ergänzte. Hier stieg die Zahl entdeckter Krebsfälle um das 6,5-Fache; fast die Hälfte der Neuentdeckungen entfiel auf die Stadien 1–2. Der positive Vorhersagewert und die Spezifität werden als ähnlich zu den Werten der Mayo-Clinic-Untersuchung beschrieben, während das Verfahren laut Quelle derzeit in der Prüfung durch die US-Gesundheitsbehörde FDA ist. Damit rückt die regulatorische Phase in den Vordergrund: Erst sie entscheidet, ob und wie solche Tests in den Alltag gelangen.
Während breit angelegte MCED-Tests die „Multi“-Perspektive betonen, zeigt ein anderes Beispiel, wie spezialisierte Diagnostik funktionieren kann. In dem internationalen Validierungsversuch mit fast 1.800 Teilnehmenden wird der Bluttest PANXEON für Bauchspeicheldrüsenkrebs beschrieben. Er kombiniert zirkulierende microRNAs, Exosomen-microRNAs und CA19-9. Für Stadium 1–2 lag die Sensitivität bei knapp 87 %, hochgradige Gewebeveränderungen in Stadium 0 sollen in mehr als 64 % erkannt worden sein. Die Falsch-Positiv-Rate variierte allerdings klar nach Risikoprofil: etwa 3 % in Niedrigrisikogruppen, dagegen 16 % in Hochrisikogruppen. Für die KI-Entwicklung bedeutet das: Selbst wenn ein Modell starke Erkennungsraten zeigt, hängt der Nutzen im Feld stark davon ab, wie gut das Risikosegmenting gelingt und wie die nachgelagerte Diagnostik mit der Erwartungshaltung der Patienten zusammenläuft.
Interessant ist außerdem, dass der gleiche Nachrichtenkontext nicht nur Diagnostik adressiert, sondern auch Therapiepfade. Beim Typ-I-Diabetes im Vorstadium wird Teplizumab als Wirkstoff hervorgehoben; in der Europäischen Union ist er laut Quelle seit Anfang 2026 unter dem Namen Teizeild verfügbar und soll den Übergang von Stadium 2 zu Stadium 3 verzögern. Die Ergebnisse einer Phase-2-Studie werden mit einer Senkung des Verschlechterungsrisikos um 59 % beziffert; bei Progression trat diese durchschnittlich nach vier Jahren auf, während sie in der Vergleichsgruppe nach zwei Jahren beobachtet wurde. Zudem wird ein zweiwöchiger Behandlungszyklus mit täglicher mindestens 30-minütiger Infusion beschrieben, mit einem Listenpreis von rund 200.000 US-Dollar für einen solchen Zyklus. Für Entscheider aus Medizin und IT zeigt das: Daten aus Bluttests und klinische Entscheidungen verschieben sich in eine Welt, in der Wertbeiträge nicht nur über Sensitivität und Spezifität entstehen, sondern auch über Therapiestrategien, Kostenstrukturen und die Frage, wie schnell sich neue Evidenz in Versorgungsroutinen übersetzen lässt.
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