An der TU Dresden geht es einem unsichtbaren Signal an den Kragen: dem menschlichen Körpergeruch. Forschende des Fraunhofer-Instituts für Integrierte Schaltungen IIS und der Technischen Universität Dresden haben untersucht, ob sich krankheitsbedingte Veränderungen darin mit Lasertechnik erkennen lassen. Der Ansatz ist nicht-invasiv – kein Blut, keine belastende Untersuchung, nur ein Abstrichtupfer.

Dafür analysierten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler flüchtige organische Verbindungen, kurz VOCs, aus dem vorderen Nasenbereich, dem Bauchnabel und der Ohrmuschel. Diese Stoffe gehören zum menschlichen Volatilom und können unter anderem in der Atemluft und in Körperflüssigkeiten vorkommen. Krankheiten können ihre Zusammensetzung verändern – und damit auch das Geruchsprofil des Körpers, selbst wenn die menschliche Nase davon nichts mitbekommt.

24 Personen, drei Abstrichstellen und ein Laser

Die kontrollierte Machbarkeitsstudie umfasste 24 Personen: sechs gesunde Kontrollpersonen, sechs Menschen mit Parkinson-Krankheit, sechs mit COVID-19 und sechs mit leichter kognitiver Beeinträchtigung, in der Ausgangsquelle als weitere Erkrankungen beschrieben. Die Kontrollpersonen waren hinsichtlich Alter und Geschlecht den Krankheitsgruppen zugeordnet. Von jeder Person wurden sterile Baumwolltupfer aus der Nase, dem Bauchnabel und dem Ohr genommen. COVID-19-Proben sammelten die Teilnehmenden aus Sicherheitsgründen selbst – nach Anleitung.

Die Tupfer wurden eingefroren und später im Labor untersucht. Zum Einsatz kam die laserbasierte photoakustische Spektroskopie, kurz LPAS. Das Messsystem des Fraunhofer IIS arbeitet mit drei breit durchstimmbaren Quantenkaskadenlasern und einem empfindlichen photoakustischen Detektor. Erfasst wurde der mittlere Infrarotbereich von 5,6 bis 12,9 Mikrometern. Aus den Signalen entsteht ein charakteristischer spektraler Fingerabdruck der VOCs – kein Duftstreifen zum Aufsprühen, eher ein technisch aufgefächerter Geruchseindruck.

Insgesamt flossen 72 Spektren in die Hauptauswertung ein. Die Messungen fanden an verschiedenen Tagen innerhalb von zwei Wochen statt; jedes Spektrum wurde einmal 730 Sekunden lang aufgenommen. Unbenutzte Tupfer dienten als Referenz, anschließend wurden die Daten mit einem Savitzky-Golay-Filter verarbeitet und per Hauptkomponentenanalyse, kurz PCA, ausgewertet. Für jede Entnahmestelle betrachtete das Team die Spektren separat.

Hier könnte Ihr Advertorial stehen
Ein Advertorial bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Botschaft direkt im redaktionellen Umfeld zu platzieren

Die Nase liefert das klarste Muster

Zwischen den vier Gruppen zeigten sich unterschiedliche VOC-Muster. Am vielversprechendsten waren die Nasenabstriche. Die beste Trennung lag dort im Bereich von 9,1 bis 12,9 Mikrometern. Die ersten beiden Hauptkomponenten erklärten zusammen 45,8 Prozent der Varianz. COVID-19- und Parkinson-Proben lagen überwiegend auf der negativen Seite der ersten Hauptkomponente, während die Parkinson-Proben höhere Werte auf der zweiten Hauptkomponente zeigten.

Die vier Gruppenzentren waren unterscheidbar, auch wenn einzelne Proben überlappten. Einzelne Absorptionslinien trennten die Gruppen optisch nicht eindeutig; entscheidend war das Zusammenspiel mehrerer Spektralmerkmale. Die aggregierte Mahalanobis-Distanz der Nasenproben betrug 1,827.

Beim Bauchnabel lag der beste Messbereich zwischen 8,6 und 9,6 Mikrometern. Die erste Hauptkomponente erklärte dort 69,1 Prozent der Varianz und trennte vor allem die Gruppe mit leichter kognitiver Beeinträchtigung von den übrigen Gruppen. Die Mahalanobis-Distanz betrug 1,7715. Ohrabstriche zeigten im Bereich von 9,1 bis 10,1 Mikrometern eine moderate Gruppentrennung durch das Zusammenspiel von erster und zweiter Hauptkomponente; die Distanz lag bei 1,8084. Nasen- und Bauchnabelabstriche lieferten damit die deutlichsten Unterschiede.

Eine wellenlängenweise ANOVA fand bei einem familienweisen Schwellenwert von F = 12,05 an 241 von 730 Wellenlängen signifikante Gruppenunterschiede. Die entsprechenden Bereiche waren über das gesamte erfasste Spektrum verteilt. Das klingt zunächst nach einer Menge einzelner Messpunkte, doch die Statistik erzählt hier eher von einem Musterteppich als von einem einzelnen verräterischen Molekül.

Stabil über zwei Wochen – vielleicht

Drei zusätzliche Parkinson-Proben wurden zwei Wochen später untersucht. Sie lagen im zuvor bestimmten PCA-Raum nahe an der ursprünglichen Parkinson-Gruppe. Die Autoren werteten das als Hinweis darauf, dass die Messmuster unter den verwendeten Laborbedingungen zeitlich stabil bleiben könnten. Das kleine „könnten“ ist wichtig: Die Datenbasis für diese Beobachtung besteht nur aus drei zusätzlichen Proben.

Auch mögliche Störfaktoren wurden betrachtet. Für Geschlecht, Körpergröße, Gewicht und BMI ergaben sich keine konsistenten Zusammenhänge mit den PCA-Ergebnissen. Beim Alter zeigten sich dagegen Korrelationen von 0,51 mit PC1 und 0,52 mit PC2. Alter und Diagnose waren in dieser kleinen Stichprobe miteinander verbunden, weil Parkinson und leichte kognitive Beeinträchtigung überwiegend ältere Menschen betrafen. Ob ein Muster also tatsächlich mit einer Erkrankung oder teilweise mit dem Alter zusammenhängt, lässt sich hier nicht sauber auseinanderhalten.

Eine weitere Auswertung macht Hoffnung auf kleinere Geräte: Fünf ausgewählte Wellenlängen erreichten nahezu dieselbe Trennung wie der vollständige optimierte Bereich. Die Mahalanobis-Distanz lag bei 1,823, gegenüber 1,827 mit dem kompletten Bereich. Vier Wellenlängen reichten für eine vergleichbare Trennung nicht aus. Künftige LPAS-Geräte könnten deshalb möglicherweise mit weniger Sensorik auskommen – kompakter, schneller und womöglich günstiger.

Noch kein Diagnosetest

So interessant die Muster sind: Die Methode ist ausdrücklich kein Diagnosetest. Es wurde kein überwachtes Klassifikationsmodell entwickelt, kein diagnostischer Klassifikator trainiert und keine klinische Validierung durchgeführt. Sensitivität und Spezifität wurden nicht bestimmt. Wie zuverlässig Erkrankte von Gesunden unterschieden werden, ist deshalb unbekannt; Angaben zu falsch-positiven oder falsch-negativen Ergebnissen gibt es nicht.

Auch die Studie zielte nicht darauf, einzelne VOC-Biomarker zu identifizieren. Frühere Untersuchungen berichten unterschiedliche und teilweise krankheitsübergreifende VOCs, häufig sind komplexe Stoffgemische beteiligt. Die bisherigen Ergebnisse zeigen vor allem, dass die Technik verschiedene Körpergeruchsmuster erfassen kann. Ob daraus einmal ein belastbares Diagnoseinstrument wird, müssen trainierte Klassifikatoren und quantifizierte Trefferquoten zeigen.

Die Einschränkungen sind ziemlich handfest: sechs Personen pro Gruppe, kontrollierte Laborbedingungen, keine klinische Bewertung der diagnostischen Genauigkeit und keine Trennung von Alters- und Diagnoseeffekten. Hintergrund-VOCs, Hygiene und Umwelteinflüsse aus dem Alltag wurden ebenfalls nicht unter realen Bedingungen geprüft. Ein Tupfer aus einem Labor ist eben nicht automatisch dasselbe wie ein Tupfer aus einer überfüllten Praxis, nach einem langen Tag, mit Parfüm, Waschmittelgeruch und allem, was sonst noch an einem Menschen hängen bleibt.

Vom Labor in die Klinik ist es noch ein Stück

Die Arbeit „Detection of disease-associated VOC signatures with laser-based photoacoustic spectroscopy (LPAS)“ erschien am 21. September 2026 in Scientific Reports von Springer Nature. Die Veröffentlichung ist durch das Projekt DEAL frei zugänglich; die DOI lautet 10.1038/s41598-026-68298-9. Teilweise gefördert wurde die Forschung von der Europäischen Union über das Projekt SMELLODI.

Das Fraunhofer IIS entwickelte den Versuchsaufbau, führte die Labormessungen durch und übernahm die statistische Datenauswertung. Die TU Dresden brachte medizinische und klinische Expertise ein und koordinierte Rekrutierung, Diagnosen und Probennahme. Die Ergebnisse stammen damit aus einer Zusammenarbeit, bei der der Laser im Labor ebenso wichtig war wie die medizinische Einordnung daneben.

Für den nächsten Schritt braucht es größere, altersangepasste und vielfältigere Studien unter realen Bedingungen – mit mehr Teilnehmenden, einem breiteren Krankheitsspektrum und einer systematischen Bestimmung der diagnostischen Genauigkeit. Langfristig könnte die Analyse ohne Blutentnahme Hinweise auf mögliche altersassoziierte Erkrankungen wie Parkinson liefern und Entscheidungen über weitere Untersuchungen unterstützen. Bis dahin bleibt der Körpergeruch ein spannender Hinweisgeber, aber noch kein ärztlicher Befundzettel.