Erstmals ist es dem Team Kutane Lymphome gemeinsam mit Mitarbeitenden des Pathologischen Instituts gelungen, mittels Deep Sequencing genetische Veränderungen bei einem seltenen Hautlymphom, der sog. Akralen CD8+ T-Zell-Lymphoproliferation (TLPD), zu identifizieren. Diese Art von Lymphom wächst normalerweise langsam und zeigt daher insgesamt wenige genetische Veränderungen. Sie fanden heraus, dass bei diesen Lymphomen bestimmte Gene, wie das KIR3DL1-Gen, vollständig fehlten und das PIK3R1-Gen eine schädliche Mutation aufwies. Alle untersuchten Fälle dieses speziellen Lymphoms wiesen zudem einen Verlust der KIR3DL1-Proteinexpression auf, während in einer Vergleichsgruppe (CD8+ Mycosis fungoides) mehr als 50% KIR3DL1-positiv waren. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Verlust des KIR3DL1-Proteins eine Rolle bei der Entstehung dieses speziellen Lymphoms spielen könnte.

Marion Wobser, Silke Appenzeller, Sabine Roth, Claudia Siedel, Matthias Goebeler, Eva Geissinger, Andreas Rosenwald, Katja Maurus. Oncogenic alterations in KIR3DL1 in cutaneous acral CD8+ lymphoproliferative disorder. British Journal of Dermatology (2024). doi:10.1093/bjd/ljae256

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Um zu verstehen, wie der Verlust des p14-Proteins die Immunabwehr beeinflusst, haben Forschende in der Hautklinik den Effekt des Knockdowns von p14 untersucht, also was passiert, wenn p14 ausgeschaltet wird. Sie fanden heraus, dass dadurch eine bestimmte Klasse von Antigenen, die sogenannten Melanozyten-Differenzierungsantigene (MDA), weniger stark gebildet und präsentiert werden. Dies führt dazu, dass T-Zellen, die speziell auf diese MDA reagieren, weniger aktiv sind. Die Forschenden konnten jedoch durch die Hemmung eines bestimmten Signalwegs (WNT5A) die Immunantwort gegen den Tumor wieder verstärken.

Jonas Wohlfarth, Corinna Kosnopfel, Dominic Faber, Marion Berthold, Claudia Siedel, Melissa Bernhardt, Andreas Schlosser, Tyler Aprati, David Liu, David Schrama, Roland Houben, Dirk Schadendorf, Matthias Goebeler, Svenja Meierjohann, Bastian Schilling. Loss of p14 diminishes immunogenicity in melanoma via non-canonical Wnt signaling by reducing the peptide surface density. Molecular Oncology (2024). doi:10.1002/1878-0261.13660

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Viele KI-Systeme arbeiten intransparent, d.h. der Anwenderin oder dem Anwender wird nicht erklärt, auf welcher Basis eine Diagnose erstellt wird. In dieser Arbeit wird erstmals der Einsatz von Explainable AI (XAI) in der Dermatologie untersucht, die im Gegensatz zu konventioneller AI präzise und spezifische Erklärungen für angebotene Differentialdiagnosen liefert. In dieser mehrphasigen prospektiven Studie wird gezeigt, dass XAI im Vergleich zu konventioneller KI das Vertrauen der Anwenderinnen und Anwender in die eigenen Diagnosen und in das verwendete KI-System erhöht und damit die Akzeptanz für den Einsatz im Alltag steigern könnte.

Tirtha Chanda, Katja Hauser, Sarah Hobelsberger, Tabea-Clara Bucher, Carina Nogueira Garcia, Christoph Wies, Harald Kittler, Philipp Tschandl, Cristian Navarrete-Dechent, Sebastian Podlipnik, Emmanouil Chousakos, Iva Crnaric, Jovana Majstorovic, Linda Alhajwan, Tanya Foreman, Sandra Peternel, Sergei Sarap, İrem Özdemir, Raymond L. Barnhill, Mar Llamas-Velasco, Gabriela Poch, Sören Korsing, Wiebke Sondermann, Frank Friedrich Gellrich, Markus V. Heppt, Michael Erdmann, Sebastian Haferkamp, Konstantin Drexler, Matthias Goebeler, Bastian Schilling, Jochen S. Utikal, Kamran Ghoreschi, Stefan Fröhling, Eva Krieghoff-Henning, Reader Study Consortium & Titus J. Brinker. Dermatologist-like explainable AI enhances trust and confidence in diagnosing melanoma. Nat Commun 15, 524 (2024). doi:10.1038/s41467-023-43095-4

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Zur Arbeitsgruppe "Digitale Biomarker für die Onkologie" des Deutschen Krebfsforschungszentrums