KI gegen Darmkrebs

UniSpital Zürich macht Vorstoß in Richtung finanzierbare personalisierte Therapie durch Tumorklassifizierung

von
Anna
Engberg

Künstliche Intelligenz (KI) und computergestützte Bildanalysen in der Pathologie könnten zukünftig eine entscheidende Rolle dabei spielen, Dickdarmkrebs schneller und zu geringeren Kosten zu klassifizieren und zum Nutzen von Patienten personalisiert zu therapieren.

Dies ergibt die jüngste Forschung am Universitätsspital Zürich (USZ), welche sich in Zusammenarbeit mit der Universität Oxford damit beschäftigt, den bisherigen Standard RNA-Sequenzierung zur Dickdarmkrebs-Klassifizierung durch ein neues Verfahren abzulösen, bei welchem histologische Gewebeschnitte durch KI und maschinelles Sehen analysiert werden.

DER HINTERGRUND

Dickdarmkrebs, auch kolorektales Karzinom genannt, ist weltweit die dritthäufigste Tumor-Erkrankung. Bisher wurde die Erkrankung mittels OP, Chemotherapie und Bestrahlung therapiert – darüber hinaus auch mit Medikamenten.

Um den Nebenwirkungen der jeweils eingesetzten Medikation besser vorzubeugen, wird jetzt am USZ an einer Verbesserung der Tumorklassifizierung durch IT-gestützte bildgebende Verfahren gearbeitet.

Ist der Tumortyp molekular genau bestimmt, ist eindeutig, mit welchem Medikament Patienten am besten behandelt werden sollten. Gerade aggressive Tumorarten können durch diese Identifizierung personalisiert und damit zielgerichtet behandelt werden.

Für die USZ-Studie wendeten die Forscher KI auf 1553 Scans von Gewebebilddaten an und analysierten dabei RNA-Expressionsprofile, DNA-Mutationen und klinische Verlaufsdaten. An Hand dieser ließ sich die Tumorart nicht nur schneller, sondern auch deutlich günstiger bestimmen: so kostete eine Probe im bisherigen RNA-Sequenzierungsverfahren knapp 1000 Euro bzw. mehr als 1000 Schweizer Franken. Das neue KI-gestützte Bildgebungsverfahren dagegen erwies sich als deutlich weniger kostspielig, da für die Analyse nur kleine Gewebeproben erforderlich sind.

Eine klinische Validierung der USZ-Studie steht noch aus.

WAS GESAGT WURDE

„Nach der Validierung könnte man die Klassifizierung kolorektaler Tumoren zentralisieren und die Technik verfügbar machen“, hofft Viktor Kölzer, Leiter am Institut für Pathologie und Molekularpathologie des Universitätsspitals Zürich, der dort seit April die Professur für computergestützte Bildanalyse innehat.

„Scans histologischer Schnitte könnten an universitäre Zentren gesandt, dort ausgewertet und die Resultate auf elektronischem Weg kommuniziert werden“, prognostiziert der Forscher und ergänzt: „Langfristig könnte die Methode auch bei anderen Tumortypen und sogar bei anderen Erkrankungen zum Einsatz kommen.“

Bis das neue Verfahren jedoch in der Praxis tatsächlich angewendet werden kann, braucht es noch entsprechende Vorarbeit an den Kliniken: „Damit wir künstliche Intelligenz für die Tumoranalyse nutzen können, müssen wir die Pathologie digitalisieren", stellt Kölzer klar.

Weitere Informationen finden Sie HIER 



Digitales Pathologie-Labor

Münchner Start-Up Inveox mit 17 Mio. Euro gefördert

Personalisierte Neurologie

DGN-Kongress erörtert Zukunft der Medizin

Verbesserte Versorgung

Digitalisierungszentrum Präzisions- und Telemedizin virtuell