Interview mit Prof. David Capper und Prof. Felix Sahm: Hirntumoren besser verstehen und diagnostizieren

Herzlichen Glückwunsch an Sie beide zum Deutschen Krebspreis 2026! Sie beschäftigen sich hauptsächlich mit der Diagnostik von Hirntumoren – wie würden Sie Ihren Nachbarn Ihre Forschung beschreiben?

Capper: Im Kern geht es in unserer Forschung darum, Hirntumoren besser zu verstehen und präziser zu diagnostizieren. Früher hat man Tumoren hauptsächlich unter dem Mikroskop beurteilt, das ist ein bisschen so, als würde man Autos nur nach der Farbe unterscheiden. Heute wissen wir, dass sich ähnlich aussehende Tumoren auf molekularer Ebene deutlich unterscheiden können. Ein zentraler Bestandteil unserer Arbeit ist die DNA-Methylierungs-basierte Diagnostik. Dabei untersuchen wir chemische Markierungen auf der DNA, die steuern, welche Gene in einer Zelle aktiv sind. Diese Muster sind für verschiedene Tumorarten sehr charakteristisch, fast wie ein Fingerabdruck. Wir lesen sie aus und vergleichen sie mit großen Referenzdatensätzen. So können wir sehr genau bestimmen, um welchen Tumortyp es sich handelt, auch in schwierigen Fällen.

Warum ist die Klassifizierung bei Hirntumoren so wichtig und was bedeutet das für die Versorgung von Patient*innen?

Sahm: Die Klassifizierung ist im Grunde die Voraussetzung für die richtige Diagnose. Nur wenn wir genau wissen, um welche Art von Tumor es sich handelt, können wir Prognosen abschätzen und entscheiden, ob und welche weiteren Therapien – etwa Strahlen- oder Chemo- oder zielgerichtete Therapie – sinnvoll sind. Moderne Methoden ermöglichen heute eine deutlich präzisere Einordnung als früher. Gerade bei schwierigen Fällen können Diagnosen deutlich anders ausfallen, als in der Beurteilung am Mikroskop – das hat unmittelbare Auswirkungen auf die Behandlung. Die Klassifizierung hilft uns, die Erkrankung besser einzuschätzen und die Behandlung gezielter auf einzelne Patientinnen und Patienten abzustimmen.

Professor Capper, Sie haben ein Klassifikationssystem etabliert, dass weltweit genutzt wird – was macht diesen Ansatz so revolutionär?

Der entscheidende Unterschied unseres Ansatzes ist, dass wir Tumoren nicht mehr nur anhand ihres Erscheinungsbildes bewerten, sondern ihre molekularen Eigenschaften systematisch berücksichtigen. Mithilfe großer Referenzdatensätze und algorithmischer Auswertung können wir Tumoren heute objektiv und reproduzierbar klassifizieren. Neu an diesem Ansatz ist vor allem, dass er weltweit standardisiert eingesetzt werden kann und damit zu einer deutlich einheitlicheren und präziseren Diagnosestellung beiträgt, was letztlich direkt den Patientinnen und Patienten zugutekommt.

Professor Sahm, Sie arbeiten bei der Diagnostik mit Multi-Omics – was ist darunter zu verstehen und welchen Mehrwert bringt es bei der Einordnung und Beurteilung von Tumoren?

Multi-Omics heißt, dass wir verschiedene molekulare Ebenen gleichzeitig betrachten – also etwa genetische Veränderungen, RNA und epigenetische Muster. Dadurch können wir in Tumoren sehr viel genauer die einzelnen Informationen im Kontext miteinander charakterisieren und erkennen, wo im Tumor welche Eigenschaften vertreten sind. Wir verstehen besser, warum sich vermeintlich ähnliche Tumoren unterschiedlich verhalten und die Prognosen so unterschiedlich sind. So können wir Therapieentscheidungen noch gezielter und personalisierter treffen.

Welche Rolle werden molekulare Diagnostik und Technologien wie Machine Learning in Zukunft für personalisierte Krebstherapien spielen?

Capper: Molekulare Diagnostik wird in Zukunft eine noch zentralere Rolle in der Krebsmedizin spielen. Wir bewegen uns zunehmend weg von allgemeinen Therapieansätzen hin zu individuell zugeschnittenen Behandlungen, die auf den biologischen Eigenschaften eines Tumors basieren. Technologien wie Machine Learning sind dabei ein wichtiger Schlüssel, weil sie große und komplexe Datensätze aus Genetik, Epigenetik und Bildgebung zusammenführen und analysieren können. Sie helfen uns, Muster zu erkennen, die für das menschliche Auge nicht sichtbar sind. Langfristig wird das dazu führen, dass Diagnosen nicht nur präziser, sondern auch schneller gestellt werden können und Therapieentscheidungen noch stärker evidenzbasiert und personalisiert erfolgen.

Sie arbeiten eng zusammen und erzielen beeindruckende Forschungsergebnisse – was macht diese Partnerschaft so erfolgreich?

Sahm: Die gemeinsame Arbeit in Heidelberg war der Ausgangspunkt. Und wir verfolgen dasselbe Ziel, eine optimale Versorgung von Patient*innen mit Hirntumoren. Im Detail arbeiten wir dann an unterschiedlichen Schwerpunkten, die sich aber gut ergänzen – etwa in der Epigenetik und in der klinischen Anwendung. Wir arbeiten jeweils eigenständig, sprechen uns aber auch ab oder tauschen beispielsweise Proben aus und führen die Ergebnisse zusammen. Diese Kombination aus Spezialisierung und enger Abstimmung macht die Zusammenarbeit besonders produktiv.

Vielen Dank für das Gespräch.