Eine neue Diagnosemethode soll Basalzellkarzinome im Gesicht schon finden, bevor eine Hautveränderung sichtbar ist. Kombiniert werden zwei Verfahren, welche die Haut schichtweise durchleuchten, mit der Künstlichen Intelligenz KI. So könnten schonendere Behandlungen ohne Operation möglich sein, zum Beispiel mit einer Creme.
Basalzellkarzinome können sehr verschieden aussehen, zum Beispiel wie ein hautfarbenes, glasiges oder rötliches Knötchen. Um Hautkrebs zu diagnostizieren, muss jedoch schon eine Hautveränderung sichtbar sein – bisher jedenfalls. Eine Forschungsgruppe um Dr. Moritz Ronicke, Facharzt für Haut- und Geschlechtskrankheiten an der Hautklinik des Universitätsklinikums Erlangen (FAU), entwickelte jetzt für das Gesicht eine neue Strategie zur frühen Diagnostik von Basalzellkarzinomen: Dabei wird die gesamte Gesichtshaut gescannt. Zum Einsatz kommt eine optische Diagnosemethode in Kombination mit KI-gestützter Bilderkennung.
In einer Studie konnten die Forschenden diesen Typ von weißem Hautkrebs erstmals ohne sichtbare Hautveränderung aufspüren. Die Ergebnisse der Studie wurden im Fachmagazin JAMA Dermatology veröffentlicht. „Wird ein Basalzellkarzinom frühzeitig entdeckt, sind meist schonendere Behandlungsoptionen möglich“, erklärt Ronicke. „In manchen Fällen würde zum Beispiel bereits eine Creme zur Behandlung ausreichen.“
Studie kurzgefasst:
- Basalzellkarzinome im Gesicht sollen schon aufzuspüren sein, bevor eine Hautveränderung sichtbar ist.
- Ziel: Noch frühere Diagnose und schonendere Behandlung ohne Operation.
- Zum Einsatz kommt eine besondere Methode, genannt LC-OCT. Sie kombiniert zwei Verfahren: die optische Kohärenztomographie (OCT) und die konfokale Mikroskopie (LC).
- Die KI-gestützte Bilderkennung liefert eine Farbcodierung, aus der sich die Wahrscheinlichkeit für ein Basalzellkarzinom ablesen lässt.
- Noch nicht in der Hautarztpraxis einsetzbar, weitere Studien zur Zuverlässigkeit sollen folgen.
3-D-Bilder von der Haut in Echtzeit
An der Machbarkeitsstudie nahmen 150 Personen (57 Frauen und 93 Männer), die ein erhöhtes Risiko für ein Basalzellkarzinom hatten. Sie brachten mindestens zwei ausgewiesene Risikofaktoren für diese Hautkrebsart mit, zum Beispiel viele Sonnenbrände – besonders in der Kindheit – oder einen hellen Hauttyp. Im Schnitt waren die Teilnehmenden knapp 73 Jahre alt. Machbarkeitsstudien sind Vorabuntersuchungen, die prüfen sollen, ob eine Methode realisierbar ist und sich wirtschaftlich oder organisatorisch lohnt.
Mit Hilfe KI-gestützter Bilderkennung wurde ihre gesamte Gesichtshaut gescannt. Eingesetzt wurde eine Methode namens „LC-OCT“. Sie durchleuchtet die Haut schichtweise, indem sie zwei Verfahren miteinander kombiniert: die optische Kohärenztomographie (OCT), mit der sich die Dicke und Ausdehnung eines Tumors erkennen lässt, und die konfokale Mikroskopie (LC = engl. Line-field Confocal Microscopy). Die LC liefert scharfe Bilder von den Zellen in hoher Auflösung.
Beide Methoden zusammen ergeben vertikale, horizontale und dreidimensionale Aufnahmen der Haut in Echtzeit. Die Auflösung liegt den Forschenden zufolge im Mikrometerbereich, als bei einem Tausendstel Millimeter. Das ist feiner als ein menschliches Haar, welches rund 50 Mikrometer dick ist.
Dank der Bilderkennung durch die KI erhalten Ärztinnen und Ärzte in Echtzeit einen farbcodierten Wert für die Wahrscheinlichkeit, dass tatsächlich ein Basalzellkarzinom vorliegt. So können sie verdächtige Hautbereiche schnell auf einen Blick erkennen und einordnen. Die KI stellt aber keine Hautkrebsdiagnose, sondern diese liegt weiterhin in ärztlicher Hand.
Mehr Basalzellkarzinome schonender ohne OP behandeln
Schon heute wird die LC-OCT in der Früherkennung von Basalzellkarzinomen eingesetzt. Auch der Erfolg von Therapien, bei denen keine Operation stattgefunden hat, lässt sich kontrollieren. „Mit unserem neuen Ansatz würden Patientinnen und Patienten mit einem hohem Hautkrebsrisiko eine noch frühzeitigere Diagnose erhalten“, erklärt Ronicke. Würde ein solcher Scan zukünftig routinemäßig durchgeführt, ließen sich womöglich mehr Basalzellkarzinome schonender mit einer Cremetherapie behandeln. „In den Fällen könnte man auf eine Operation verzichten“, hofft Ronicke.
Allerdings sei der Scan noch nicht im Routinebetrieb nutzbar, weil Daten zur Sensitivität der Methode fehlten und der zeitliche Aufwand noch zu hoch sei. Die Sensitivität gibt an, wie zuverlässig eine diagnostische Methode ist und eine kranke Person tatsächlich als krank erkennt.
Basalzellkarzinom können hohen Leidensdruck verursachen
Das Basalzellkarzinom ist die häufigste Form von weißem Hautkrebs weltweit. Allein in Deutschland erkrankten im Jahr 2023 mehr als 116.000 Frauen und über 126.000 Männer neu an weißem (nicht-melanotischem) Hautkrebs – rund drei Viertel davon waren Basalzellkarzinome, etwa ein Viertel entfielen auf Plattenepithelkarzinome. Zu diesen Zahlen kommt das Robert Koch-Institut (RKI).
Basalzellkarzinome entstehen aus Basalzellen der Haut und den Haarfollikeln. Im Gegensatz zum schwarzen Hautkrebs (malignes Melanom) breitet sich das Basalzellkarzinom nur selten im Körper aus und bildet Metastasen. Allerdings kann der Tumor ohne ausreichende Behandlung in tiefere Hautschichten – sogar bis zu den Knochen – vordringen und gesundes Gewebe zerstören.
Auch wenn ein Basalzellkarzinom nur selten lebensgefährlich ist: Es kann die Lebensqualität und das Wohlbefinden empfindlich beeinträchtigen. Das gilt besonders, weil Basalzellkarzinome oft im Gesicht vorkommen und Strukturen wie die Nase oder Augen schädigen können.
- Moritz Ronicke, Laura Dürr, Michael W. Höner et. al. Tomography to Detect Subclinical Basal Cell Carcinom, JAMA Dermatology, https://jamanetwork.com/journals/jamadermatology/article-abstract/2853052 (Abruf: 8.9.2026)
- Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Pressemitteilung vom 20.8.2026, https://www.fau.de/2026/08/news/forschung/hautkrebs-finden-bevor-er-sichtbar-wird/ (Abruf: 8.9.2026)
- Robert Koch-Institut (RKI), https://www.krebsdaten.de/Krebs/DE/Content/Publikationen/Krebs_in_Deutschland/kid_2025/kid_2025_c44_nicht-melanotischer-hautkrebs.pdf?__blob=publicationFile (Abruf: 8.9.2026)
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