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Die neuropathologische Beurteilung von Hirntumoren erfordert eine hohe diagnostische Präzision bei gleichzeitig erheblichem Zeitdruck. Während die integrierte histologisch-molekulare Diagnostik gemäß WHO-Standards die zentrale Grundlage für die Prognoseabschätzung und Therapieplanung darstellt, sind etablierte molekulare Verfahren häufig mit längeren Turnaround-Zeiten verbunden. Vor diesem Hintergrund wird das Potenzial der Nanopore-Sequenzierung zur Beschleunigung der molekularen Hirntumordiagnostik deutlich. Die Nanopore-Sequenzierung ermöglicht die direkte Analyse nativer DNA in Echtzeit und erlaubt neben der Sequenzinformation auch die Detektion von DNA-Methylierungsmustern sowie Kopienzahlveränderungen. Bereits wenige Stunden nach Probenentnahme stehen ausreichend molekulare Daten zur Verfügung, um eine erste Tumorklassifikation durchzuführen. Die automatisierte Auswertung erfolgt mithilfe Deep-Learning-basierter Klassifikationsmodelle, die Nanopore-basierte Methylierungsprofile mit umfangreichen Referenzdatensätzen bekannter Hirntumorentitäten vergleichen. Auf diese Weise wird eine standardisierte, reproduzierbare und molekulare Diagnostik am selben Tag ermöglicht, die parallel zur konventionellen histopathologischen Aufarbeitung eingesetzt werden kann. Neben der Analyse von Tumorgewebe eröffnet die Kombination aus Nanopore-Sequenzierung und Flüssigbiopsie aus dem Liquor cerebrospinalis neue Perspektive für eine minimal-invasive Diagnostik, insbesondere bei nicht resektablen Tumoren oder zur Verlaufskontrolle. Trotz limitierender Faktoren wie geringer Mengen zellfreier Tumor-DNA stellt diese Technologie eine vielversprechende Erweiterung der modernen neuroonkologischen Diagnostik dar.
Der Verlag bleibt in Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutsadressen neutral.
Von der Histologie zur integrierten molekularen Hirntumordiagnostik in Echtzeit
Die Diagnostik von Hirntumoren stellt eine besondere Herausforderung dar, da therapeutische Entscheidungen häufig unter erheblichem Zeitdruck getroffen werden müssen und gleichzeitig eine hohe diagnostische Präzision erforderlich ist. Neben der anatomischen Lokalisation und dem Alter der Betroffenen spielt heute vor allem die integrierte histologisch-molekulare Klassifikation eine zentrale Rolle für die Prognoseabschätzung und Therapieplanung. Während die Histologie weiterhin eine tragende Säule darstellt, sind molekulare Analysen wie DNA-Methylierungsmuster und Kopienzahlveränderungen (CNVs) aus der modernen Hirntumordiagnostik mittlerweile nicht mehr wegzudenken.
Gleichzeitig zeigen sich im klinischen Alltag klare Limitationen der etablierten molekularen Verfahren. Klassische DNA-methylierungsbasierte Tests mittels Illumina-Arrays oder Whole-Genome-Bisulfit-Sequenzierungen liefern hochauflösende Ergebnisse, sind jedoch zeitaufwendig und häufig mit einem Turnaround von mehreren Wochen verbunden. In Situationen, in denen rasch über das Ausmaß der operativen Resektion oder den unmittelbaren Therapiebeginn entschieden werden muss, ist dies eine relevante Einschränkung. Vor diesem Hintergrund rückt die Frage in den Fokus, wie molekulare Information schneller und ohne Verlust an diagnostischer Aussagekraft, verfügbar gemacht werden kann.
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Nanopore-Sequenzierung als Beschleuniger der Diagnostik
Die Nanopore-Sequenzierung hat sich in den letzten Jahren als eine technologische Innovation etabliert, die das Potenzial besitzt, diese Lücke zu schließen. Im Gegensatz zu etablierten Short-Read-Technologien basiert sie auf der direkten Analyse einzelner, langer DNA-Moleküle in Echtzeit. Die Sequenzierung erfolgt ohne vorherige Amplifikation, wodurch nicht nur die Basenabfolge, sondern auch epigenetische Modifikationen wie die DNA-Methylierung direkt detektiert werden können. Diese Eigenschaft macht die Technologie besonders attraktiv für die molekulare Hirntumordiagnostik, in der DNA-Methylierungsmuster als hochspezifische diagnostische Signaturen für die einzelnen Tumortypen dienen [2, 3].
Bereits wenige Stunden nach Probenentnahme stehen ausreichend Daten zur Verfügung (d. h. Informationen zu 10.000 und 50.000 DNA-Methylierungsstellen), um eine erste Klassifikation des Tumortyps sowie die Analyse von CNVs durchzuführen. In spezialisierten Zentren ist es damit möglich, eine molekulare Charakterisierung von Hirntumoren am selben Tag zu erreichen. Die Nanopore-Sequenzierung wird dabei nicht als Ersatz, sondern als ergänzender Bestandteil einer integrierten Diagnostik verstanden, die histologische, molekulare und klinische Informationen zusammenführt (Abb. 1).
Abb. 1
Workflow zur molekularen Tumordiagnostik, beginnend mit der operativen Entnahme von Gewebe und Liquor, gefolgt von DNA- und cfDNA-Extraktion, Echtzeit-Sequenzierung und bioinformatischer Analyse bis hin zur finalen Befundung. CSF Liquor cerebrospinalis, cfDNA zellfreie DNA, pA Picoampere (Eigene Darstellung)
Ein zentraler Vorteil der Nanopore-Sequenzierung liegt in der Geschwindigkeit
Im diagnostischen Workflow kommt die Nanopore-Sequenzierung parallel zur konventionellen histopathologischen Aufarbeitung zum Einsatz. Bereits während der laufenden Operation kann Tumormaterial molekular analysiert werden, während zeitgleich histologische Schnellschnitte und die weitere Gewebeaufarbeitung erfolgen. Die frühe Verfügbarkeit molekularer Informationen ermöglicht es, histologische Verdachtsdiagnosen zeitnah zu bestätigen oder zu präzisieren. Insbesondere bei morphologisch schwer einzuordnenden Tumoren oder bei diskrepanten Befunden kann die DNA-methylierungsbasierte-Klassifikation einen entscheidenden Beitrag leisten [4, 5].
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Die schnelle Verfügbarkeit molekularer Rohdaten allein ist jedoch nicht ausreichend, um eine klinisch relevante Diagnose zu ermöglichen. Entscheidend ist vielmehr die automatisierte, robuste und reproduzierbare Interpretation der gewonnenen DNA-Methylierungs- und Kopienzahlinformationen. Zu diesem Zweck kommen speziell entwickelte Klassifikationsalgorithmen zum Einsatz, die auf Deep-Learning-basierten maschinellen Lernverfahren beruhen und gezielt für die Hirntumordiagnostik trainiert wurden. Diese Modelle vergleichen Nanopore-basierte DNA-Methylierungsprofile mit umfangreichen Referenzdatensätzen definierter Hirntumorentitäten und ermöglichen innerhalb kurzer Zeit eine probabilistische Zuordnung zu einer dieser etablierten Tumorklassen. Die Integration solcher KI-gestützter Klassifikationsmodelle erlaubt eine standardisierte, zeitnahe und objektive Auswertung komplexer molekularer Signaturen und stellt damit eine zentrale Voraussetzung für die molekulare Echtzeitdiagnostik dar. In Kombination mit der histologischen Beurteilung leisten diese Verfahren einen entscheidenden Beitrag zur Umsetzung der integrierten WHO-Klassifikation in einem zeitkritischen klinischen Umfeld [2‐5].
Die Bedeutung der DNA-Methylierung als diagnostisches Werkzeug ist inzwischen gut etabliert
Zahlreiche Hirntumorentitäten lassen sich anhand charakteristischer DNA-Methylierungssignaturen eindeutig zuordnen, selbst wenn die histologische Morphologie unspezifisch oder überlappend erscheint. Die Nanopore-Sequenzierung erlaubt es, diese Methylierungsmuster ohne den Umweg über Array-basierte Verfahren direkt aus nativer DNA zu gewinnen. Ergänzend liefert die Analyse der Kopienzahlveränderungen wichtige Informationen über chromosomale Aberrationen, die ebenfalls in die WHO-Klassifikation einfließen und prognostische Relevanz besitzen.
Während Illumina-basierte Methylierungsarrays auf vordefinierte CpG-Stellen beschränkt sind, ermöglicht die Nanopore-Sequenzierung eine genomweite Erfassung von Methylierungsmustern. Dies eröffnet nicht nur diagnostische, sondern perspektivisch auch explorative Möglichkeiten, etwa zur Identifikation neuer molekularer Subgruppen oder zur besseren Charakterisierung seltener Tumorentitäten.
Ein weiterer Vorteil der Technologie liegt in ihrer Flexibilität
Die Möglichkeit, innerhalb von Stunden bzw. eines Tages eine fundierte molekulare Klassifikation zu erhalten, kann den Beginn einer adäquaten adjuvanten Therapie deutlich beschleunigen. Darüber hinaus können molekulare Informationen bereits frühzeitig in die Beurteilung des operativen Vorgehens einfließen. In ausgewählten Fällen kann dies Einfluss auf das Ausmaß der Resektion oder auf die Entscheidung zu einer frühzeitigen Reoperation haben, ohne dass dabei auf die endgültige histomolekulare Diagnose verzichtet werden muss.
Flüssigbiopsie an Blut und Liquor: Perspektiven und Limitationen
Neben den diagnostischen Vorteilen müssen auch die praktischen Rahmenbedingungen berücksichtigt werden. Die Implementierung der Nanopore-Sequenzierung erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Pathologie, Molekularpathologie und Bioinformatik. Die Auswertung der Daten setzt spezialisierte bioinformatische Pipelines voraus, die jedoch zunehmend standardisiert und benutzerfreundlicher werden. In einem universitären Umfeld lassen sich diese Voraussetzungen in der Regel gut abbilden, wodurch die Technologie schrittweise in die Routine integriert werden kann [1].
Für die klinische Entscheidungsfindung ist insbesondere der Zeitgewinn von großer Bedeutung
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Zusammenfassend stellt die Nanopore-Sequenzierung eine vielversprechende Erweiterung der molekularen Hirntumordiagnostik dar. Durch die Kombination aus Geschwindigkeit, direkter Methylierungsdetektion und CNV-Analyse ermöglicht sie eine Klassifikation am selben Tag, die in enger Verzahnung mit der Histologie zu einer präziseren und schnelleren Diagnosestellung beiträgt. Gerade im Kontext der WHO-Klassifikations-basierten integrierten Diagnostik eröffnet diese Technologie neue Möglichkeiten, molekulare Informationen dort verfügbar zu machen, wo sie klinisch am dringendsten benötigt werden.
Erweiterung: Perspektiven der Flüssigbiopsie in der Hirntumordiagnostik
Neben der Analyse von Tumorgewebe rückt zunehmend auch die Flüssigbiopsie als ergänzender diagnostischer Ansatz in den Fokus der neuroonkologischen Diagnostik. Insbesondere die Untersuchung von zellfreier Tumor-DNA (ctDNA) aus dem Liquor cerebrospinalis (CSF) bietet bei Hirntumoren ein hohes Potenzial, da die Blut-Hirn-Schranke den Nachweis tumorassoziierter DNA im peripheren Blut häufig limitiert. Im Vergleich dazu stellt der Liquor ein tumornahes Kompartiment dar, in dem molekulare Veränderungen mit höherer Sensitivität detektiert werden können.
Ein wesentlicher Vorteil der Flüssigbiopsie liegt in ihrer minimal-invasiven Natur. Insbesondere in Situationen, in denen eine erneute Gewebeentnahme nicht möglich oder mit erhöhtem Risiko verbunden ist, kann die Analyse von CSF eine wertvolle diagnostische Alternative darstellen. Darüber hinaus eröffnet sie Perspektiven für die longitudinale Verlaufskontrolle, etwa zur frühzeitigen Detektion von Rezidiven, zur Beurteilung des Therapieansprechens oder zur Identifikation molekularer Veränderungen im Krankheitsverlauf.
Die Nanopore-Sequenzierung eröffnet auch im Kontext von Liquor-Proben neue diagnostische Möglichkeiten. Durch die Fähigkeit, geringe Mengen nativer DNA zu analysieren und sowohl Sequenzinformation als auch epigenetische Modifikationen direkt zu erfassen, eignet sich die Technologie prinzipiell für die Untersuchung von ctDNA aus Liquorproben. Erste Studien zeigen, dass DNA-methylierungsbasierte Signaturen und charakteristische Kopienzahlveränderungen auch in Flüssigbiopsien nachweisbar sind und Rückschlüsse auf die zugrunde liegende Tumorentität erlauben können. Gleichzeitig stellt die häufig sehr geringe Konzentration an ctDNA eine wesentliche Limitation dar, die die Sensitivität der Analyse beeinflussen und eine technisch anspruchsvolle Probenaufarbeitung sowie eine sorgfältige bioinformatische Auswertung erfordert.
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Im Zusammenspiel mit der Nanopore-Sequenzierung könnte die Flüssigbiopsie zukünftig einen festen Platz innerhalb eines erweiterten diagnostischen Konzepts einnehmen. Die Kombination aus schneller Datenverfügbarkeit, direkter Methylierungsdetektion und der Möglichkeit zur seriellen Probenanalyse bietet das Potenzial, die molekulare Hirntumordiagnostik über den Zeitpunkt der Erstdiagnose hinaus zu begleiten. Auch wenn sich diese Anwendungen derzeit überwiegend im translationalen oder frühen klinischen Einsatz befinden, zeichnen sie eine klare Perspektive für eine stärker dynamische, personalisierte und zeitnahe Diagnostik neuroonkologischer Erkrankungen.
Fallbericht
Bei einem 4‑jährigen Patienten wurde im Rahmen der Behandlung einer Hirndrucksymptomatik und zur diagnostischen Abklärung einer Raumforderung in der hinteren Schädelgrube Liquor cerebrospinalis gewonnen. Bildgebend bestand initial die Differenzialdiagnose eines Ependymoms oder Medulloblastoms. Aufgrund der diagnostischen Fragestellung und der zeitkritischen klinischen Situation wurde zusätzlich zur histopathologischen Untersuchung eine molekulare Analyse mittels Nanopore-Sequenzierung durchgeführt. Die Sequenzierung des Liquors erfolgte am selben Tag der Probengewinnung.
Bereits innerhalb von 24 h nach Probeneingang konnten anhand der Nanopore-basierten DNA-Methylierungsanalyse sowie der Auswertung mittels Deep-Learning-gestützter Klassifikationsmodelle aussagekräftige molekulare Ergebnisse erzielt werden. Die Analyse ergab eine eindeutige Zuordnung zu einem Medulloblastom der molekularen Subgruppe 4. Diese frühzeitige molekulare Klassifikation wurde dem klinischen Behandlungsteam noch vor dem operativen Eingriff zur Verfügung gestellt.
Die Verfügbarkeit der molekularen Subklassifikation vor der Operation ermöglichte es den behandelnden Neurochirurgen, das operative Vorgehen bereits präoperativ an die zu erwartende Tumorentität anzupassen und den Pädiatern einen raschen Einschluss in eine Therapiestudie. Der Fall verdeutlicht exemplarisch den klinischen Mehrwert einer zeitnahen, CSF-basierten molekularen Diagnostik mittels Nanopore-Sequenzierung als Ergänzung zur konventionellen histopathologischen Aufarbeitung (Abb. 2).
Abb. 2
Nach dem Nachweis einer Raumforderung erfolgen die Liquorentnahme, Echtzeit-Sequenzierung und bioinformatische Auswertung, wodurch innerhalb von 24 h eine diagnostische Einordnung sowie eine Entscheidung hinsichtlich der OP-Durchführung getroffen werden können. CSF Liquor cerebrospinalis (Eigene Darstellung)
Die Nanopore-Sequenzierung ermöglicht eine molekulare Hirntumordiagnostik am selben Tag und schließt eine zentrale zeitliche Lücke in der bisherigen molekularen Diagnostik.
Durch die direkte Erfassung von DNA-Methylierungsmustern und Kopienzahlveränderungen liefert sie frühzeitig entscheidungsrelevante Informationen.
Als wichtiger Bestandteil einer integrierten histologisch-molekularen Diagnostik ergänzt sie die konventionelle Histologie sinnvoll und beschleunigt die Diagnosestellung.
Der frühzeitige molekulare Befund kann den raschen Beginn einer adjuvanten Therapie unterstützen und Einfluss auf das operative Vorgehen nehmen.
Perspektivisch erweitert die Analyse von Liquorproben (CSF) mittels Nanopore-Sequenzierung die Diagnostik um eine minimal-invasive Option, etwa bei Rezidiven oder nicht resezierbaren Tumoren.
Eine Limitation der Flüssigbiopsien ist die häufig mit ihnen gewonnene sehr geringe Menge an zellfreier Tumor-DNA, die die Analyse technisch anspruchsvoll macht und eine sorgfältige Interpretation erfordert.
Einhaltung ethischer Richtlinien
Interessenkonflikt
A. Miller-Michlits und A. Wöhrer geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Für diesen Beitrag wurden von den Autor/-innen keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.
Open Access Dieser Artikel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die in diesem Artikel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen. Weitere Details zur Lizenz entnehmen Sie bitte der Lizenzinformation auf http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de.
Hinweis des Verlags
Der Verlag bleibt in Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutsadressen neutral.
Brändl B, Steiger M, Kubelt C, Rohrandt C, Zhu Z, Evers M et al (2025) Rapid brain tumor classification from sparse epigenomic data. Nature Medicine 31:840–848CrossRefPubMedPubMedCentral
2.
Patel A, Göbel K, Ille S, Hinz F, Schoebe N, Bogumil H et al (2025) Prospective, multicenter validation of a platform for rapid molecular profiling of central nervous system tumors. Nature Medicine 31:1567–1577CrossRefPubMedPubMedCentral
Afflerbach AK, Rohrandt C, Brändl B, Sönksen M, Hench J, Frank S et al (2024) Classification of brain tumors by nanopore sequencing of cell-free DNA from cerebrospinal fluid. Clin Chem 70(1):250–260. https://doi.org/10.1093/clinchem/hvad115CrossRefPubMed
