Künstliche Intelligenz in der Krebsdiagnostik

BMBF CancerScout Projekt

Künstliche Intelligenz (KI) meint die Entwicklung lernfähiger Computersysteme zur Lösung komplexer Probleme wie dem Erkennen von Bildern und Sprache oder dem autonomen Fahren. Schon jetzt ist Künstliche Intelligenz aus dem Alltag nicht mehr wegzudenken und beginnt auch, die Medizin zu verändern.

Jedes Jahr erkranken in Deutschland etwa 500.000 Menschen an bösartigen Tumoren. In den letzten Jahren hat die Entwicklung neuer hochwirksamer Medikamente die Behandlung vieler Tumoren radikal verändert und für viele Patient*innen Hoffnung im Kampf gegen den Krebs eröffnet.

Damit ein solches Medikament zum Einsatz kommen kann, müssen allerdings wichtige Voraussetzungen erfüllt sein: nach einem „Schlüssel-Schloss“ Prinzip können die Medikamente nur wirken, wenn der Tumor dazu passende Veränderungen in seinen Molekülen aufweist. Zwar sind die meisten dieser Veränderungen nur in wenigen Tumoren nachweisbar, gleichzeitig wächst aber die Zahl neuer „Schlüssel-Schloss Kombinationen“ stetig, sodass immer mehr Patient*innen die Chance auf eine derartige personalisierte Therapie bekommen. Dies bedeutet wiederum, dass viele solcher Tests durchgeführt werden müssen, um mindestens eine wirksame Kombination zu entdecken. Diese Testungen sind nicht nur aufwendig, sondern auch zeit- und kostenintensiv. In Deutschland werden die meisten Tests auf „Schlüssel-Schloss-Kombinationen“ von speziell ausgebildeten Pathologen durchgeführt.

Prinzip der zielgerichteten Krebstherapie nach dem bisherigen Verfahren. Nachdem die Diagnose „Krebs“ unter dem Mikroskop gesichert werden konnte, werden viele Tumoren durch molekulare Analysen weiter untersucht, um sie bestimmten Subgruppen (A, B, C) zuordnen zu können. Falls für die jeweilige Gruppe eine „Schlüssel-Schloss-Kombinationen“ existiert, kann den Patienten eine entsprechende molekular-zielgerichtete Tumortherapie angeboten werden.

Cancer Scout Konsortium

Das CancerScout Konsortium beruht auf einer Kooperation der Universitätsmedizin Göttingen und Siemens Health. Die Wissenschaftler*innen des CancerScout Konsortiums wollen in einem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit 9,6 Millionen Euro geförderten Forschungsprojekt diesen Prozess beschleunigen und neuartige molekulare Testungen und Künstliche Intelligenz für eine verbesserte und schnellere Tumordiagnostik kombinieren.

Die Bundesministerin für Bildung und Forschung Anja Karliczek bei der Vorstellung des CancerScout Projekts in Berlin im März 2020. (links: Christian Wolfrum, Leiter New Business Development and Planning bei Siemens Healthineers, rechts: Prof. Dr. med. Philipp Ströbel, Direktor des Instituts für Pathologie der UMG).

Die Bundesministerin für Bildung und Forschung Anja Karliczek bei der Vorstellung des CancerScout Projekts in Berlin im März 2020. (links: Christian Wolfrum, Leiter New Business Development and Planning bei Siemens Healthineers, rechts: Prof. Dr. med. Philipp Ströbel, Direktor des Instituts für Pathologie der UMG). Die Pressemeldung 027/2020 des BMBF finden Sie hier. 

Gemeinsam wollen sie die Frage beantworten, ob es möglich ist, mit Hilfe einer „digitalen Biopsie“ molekulare Veränderungen in Tumoren vorherzusagen, um diese dann in wesentlich kürzerer Zeit gezielt behandeln zu können.

Die Diagnose Krebs wird in aller Regel in der Pathologie durch die Beurteilung von Gewebeproben gestellt. Hierbei hängt viel von der individuellen Erfahrung des Pathologen ab. Hinzu kommt, dass das menschliche Auge und unser Gehirn sehr gut mit qualitativen Unterschieden umgehen kann, sich aber bei der Quantifizierung von Veränderungen sehr viel schwerer tut (z.B. „um wieviel größer ist diese Zelle als die benachbarte Zelle?“).

Genau hier liegt aber eine besondere Stärke von KI. Das Ziel von CancerScout ist es, künstliche Intelligenz so zu nutzen, dass sie Pathologen dabei unterstützt, die Gewebeeigenschaften von Tumoren genau zu definieren und zu beschreiben. Da es einen Zusammenhang zwischen dem Aussehen einer Zelle und ihrer Funktion gibt, möchten die Wissenschaftler herausfinden, ob durch exakte Beschreibung ihres Aussehens molekulare Veränderungen in Tumorzellen vorhergesagt werden können.

Maschinelles Lernen hilft bei der schnelleren und präzisen Diagnostik von Krebs

Das großangelegte Forschungsvorhaben unter der wissenschaftlichen Leitung der Göttinger Pathologen könnte dabei helfen, den flächendeckenden Zugang einer alternden Gesellschaft mit Zunahme an Tumorerkrankungen zu der verbesserten Krebsmedizin zu sichern und gleichzeitig zu einer massiven Kosteneinsparung und Schonung wertvoller Personalressourcen führen. Der Forschungs- und Entwicklungsverbund will außerdem über das konkrete Vorhaben hinaus die Grundlagen für eine Vielzahl möglicher Anwendungen von Künstlicher Intelligenz in der Diagnose und Behandlung von Erkrankungen legen, etwa durch Vernetzung mit radiologischen Bildgebungsverfahren oder der Labormedizin.

Tumorzellen unterscheiden sich von normalen Körperzellen durch ihr Aussehen unter dem Mikroskop erheblich. Durch eine Digitalisierung solcher histologischer Bilder und durch die Extraktion multiparametrischer Bildmerkmale (Form- und Farbgradienten, Größenvariabilität uvm.) können Computeralgorithmen (sog. convoluted neuronal networks, CNNs) ähnlich wie menschliche Beobachter Muster erlernen und mit anderen Faktoren ins Verhältnis setzen. Die gleichen Tumoren, von denen die histologischen Bilder stammen, werden mit aufwendigen Methoden umfassend genomisch und proteomisch untersucht. Aus den erhobenen Daten werden Gruppen von Tumoren gebildet, die bestimmten zielgerichteten Therapieformen zugänglich sind. Durch einen Abgleich der bildmorphologischen Veränderungen mit den molekularen Gruppen soll der Computeralgorithmus darauf trainiert werden, die molekulare Gruppe eines Tumors durch Analyse der Bilddaten vorherzusagen. Durch diese „digitale Biopsie“ erhoffen sich die CancerScout-Wissenschaftler außer Kosteneinsparungen auch eine Beschleunigung der molekularpathologischen Diagnostik.

Wissenschaftliche Leitung des CancerScout Konsortiums

Direktor Institut für Pathologie

Prof. Dr. med. Philipp Ströbel

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