Blut kann Ihnen sagen, welche Krankheit als nächstes kommt - lange bevor Symptome auftreten

Es geht nicht um einen "magischen" Test, der einer Person ihre zukünftige Diagnose im Voraus verrät. Die Wissenschaftler arbeiteten mit statistischen Risikomodellen: Sie testeten, ob sich anhand der molekularen Zusammensetzung des Blutes besser vorhersagen lässt, wer mit größerer Wahrscheinlichkeit später im Leben an häufigen Krankheiten erkranken wird.

Für die Studie wurden die Daten von 23.776 Teilnehmern der UK Biobank verwendet. Sie maßen 159 Metaboliten - kleine Moleküle, die mit dem Stoffwechsel in Verbindung stehen - und 2.923 Proteine in deren Blut. Die Forscher verglichen dann, inwieweit diese Daten die Prognose von 17 Krankheiten im Vergleich zu herkömmlichen klinischen Maßnahmen verbesserten. Die Arbeit ist in Nature Communications veröffentlicht.

Details

Ärzte beurteilen das Krankheitsrisiko normalerweise anhand von Alter, Geschlecht, Familiengeschichte, Lebensstil und Standardtests. Diese Daten sind wichtig, aber sie zeigen nicht immer, was im Körper auf molekularer Ebene bereits passiert.

Die Autoren der neuen Studie beschlossen, zu prüfen, ob detailliertere Blutdaten hilfreich wären. Dazu verwendeten sie einen Ansatz namens Multomics. Einfach ausgedrückt, handelt es sich dabei um die gleichzeitige Untersuchung verschiedener "Schichten" der Biologie: zum Beispiel Proteine und kleine Moleküle, die im Blut zirkulieren.

Proteine sind besonders interessant, weil sie direkt an der Zellfunktion, Entzündungen, Immunreaktionen, dem Stoffwechsel und der Entstehung vieler Krankheiten beteiligt sind. Metaboliten geben Aufschluss über den Stoffwechselstatus - zum Beispiel über Lipidprofile und andere chemische Prozesse.

Die Forscher erstellten Vorhersagemodelle und verglichen mehrere Varianten. Einige Modelle berücksichtigten nur die bekannten klinischen Daten. Andere fügten Metaboliten, Proteine oder beide Arten von molekularen Daten auf einmal hinzu.

Die Ergebnisse waren bemerkenswert: Das Hinzufügen von "Omics" verbesserte die Prognose für alle 17 untersuchten Krankheiten. Aber es waren die Proteine, die den größten Nutzen brachten. Reine Proteinmodelle schnitten bei 16 der 17 Krankheiten besser ab als reine Metabolitenmodelle. Und die Kombination von Proteinen und Metaboliten brachte nur einen kleinen Vorteil im Vergleich zu Proteinen allein.

Die Wissenschaftler fanden auch molekulare Marker, die den Ärzten bereits gut bekannt sind. Das KLK3-Protein, besser bekannt als PSA, wird beispielsweise mit Prostatakrebs in Verbindung gebracht. Aber es gab auch weniger offensichtliche Kandidaten - wie PRG3, das in dem Modell mit dem Hautkrebsrisiko in Verbindung zu stehen schien. Solche Erkenntnisse können neue Richtungen für die künftige Forschung aufzeigen, aber sie sind noch keine eigenständigen klinischen Tests.

Wichtig ist, dass die Studie nicht besagt, "dass man anhand des Blutes genau sagen kann, woran eine bestimmte Person erkranken wird". Sie zeigt jedoch, dass die Risikovorhersage für eine große Gruppe von Menschen genauer wird, wenn ein detailliertes molekulares Profil des Blutes zu den Routinedaten hinzugefügt wird.

Warum das wichtig ist

Wenn solche Modelle in anderen Studien bestätigt werden, könnten sie der Medizin helfen, Krankheiten früher und individueller vorherzusagen. Im Idealfall ist ein Arzt nicht nur in der Lage, die aktuellen Vitalwerte einer Person zu sehen, sondern auch molekulare Risikosignale zu erkennen, lange bevor sich Symptome zeigen.

Dies ist besonders wichtig für Krankheiten, die sich lange Zeit unsichtbar entwickeln. Je früher erkannt werden kann, dass eine Person einem hohen Risiko ausgesetzt ist, desto größer sind die Chancen für Überwachung, Prävention und rechtzeitige Behandlung.

Doch bis zur Anwendung in einer herkömmlichen Klinik ist es noch ein weiter Weg. Solche Modelle müssen in verschiedenen Bevölkerungsgruppen, in verschiedenen Ländern und unter realen medizinischen Bedingungen getestet werden. Die UK Biobank ist eine sehr wertvolle Ressource, aber ihre Mitglieder spiegeln nicht die gesamte Bevölkerung wider. Außerdem analysierten die Forscher nur die zu Beginn gesammelten Daten und nicht die kontinuierlichen Veränderungen im Blut im Laufe der Zeit.

Die wichtigste Schlussfolgerung ist also eine vorsichtige: Blut kann in der Tat frühe molekulare Hinweise auf künftige Krankheitsrisiken enthalten, aber es ist noch nicht möglich, daraus einen fertigen "Test für alle Krankheiten" zu machen.

Hintergrund

Die Idee, Krankheiten anhand von Blutmolekülen frühzeitig vorherzusagen, wurde in den letzten Jahren aktiv weiterentwickelt. Wissenschaftler untersuchen zunehmend nicht nur einen Indikator, sondern große Datensätze: Proteine, Metaboliten, genetische Varianten, Genaktivität und andere biologische Schichten.

Dieser Ansatz ist notwendig, weil die meisten Volkskrankheiten nicht auf eine einzige Ursache zurückzuführen sind. Vererbung, Alter, Stoffwechsel, Entzündungen, Medikamente, Lebensstil, soziale Bedingungen und eine Vielzahl anderer Faktoren beeinflussen das Risiko.

Die neue Arbeit ist vom Umfang her wichtig. Die Autoren sagen, dass es sich um eine der größten Studien handelt, die gleichzeitig den Beitrag von Metabolomics und Proteomics zur Vorhersage zukünftiger Krankheiten bewertet. Die Arbeit wurde am 9. Mai 2026 veröffentlicht. Auf der Seite von Nature Communications ist angegeben, dass eine frühe, unbearbeitete Version des Manuskripts vor der endgültigen Bearbeitung verfügbar ist.

Quelle

Jiawen Du, Muqing Zhou, Hanling Wang et al, "Multi-omics integration predicts the incidence of 17 diseases in the UK Biobank", Nature Communications, 2026.

Für die Studie wurden Daten von 23.776 Teilnehmern der UK Biobank mit Ausgangswerten von 159 NMR-Metaboliten und 2.923 Olink-Proteinen im Plasma verwendet. Die Autoren verglichen Vorhersagemodelle für 17 Krankheiten und zeigten, dass die Hinzunahme molekularer Daten die Risikovorhersage gegenüber klinischen Indikatoren allein verbesserte. Die Proteinprofile erwiesen sich in den meisten Fällen als besonders informativ.