Künstliche Intelligenz verbessert die Diagnostik von Lungenkrebs

Neue KI-basierte, digitale Plattform ermöglicht besonders schnelle und präzise Analyse von Gewebsschnitten

27.08.2024

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Ein Team von Wissenschaftler*innen der Medizinischen Fakultät und der Uniklinik Köln, geleitet von Privatdozent Dr. Yuri Tolkach und Professor Dr. Reinhard Büttner, hat eine digitale pathologische Plattform erstellt, deren Technologie auf Künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Die Plattform nutzt neue von dem Team entwickelte Algorithmen und ermöglicht eine voll automatisierte Analyse von Gewebsschnitten von Patientinnen und Patienten mit Lungenkrebs. Digitalisierte Gewebeproben können mit der Plattform schneller und präziser, als es bisher möglich war, am Computer auf Lungentumore analysiert werden. Die Ergebnisse ihrer Forschung wurden unter dem Titel „Next generation lung cancer pathology: development und validation of diagnostic and prognostic algorithms“ im Fachjournal Cell Reports Medicine veröffentlicht.

Lungenkrebs zählt zu den häufigsten Tumor/Krebserkrankungen beim Menschen und weist eine sehr hohe Sterblichkeitsrate auf. Heute ist die pathologische Untersuchung bei Patient*innen mit Lungenkrebs entscheidend für die Auswahl der Therapie. Zudem können Patholog*innen molekular spezifische genetische Veränderungen feststellen, die eine personalisierte Therapie ermöglichen. In den letzten Jahren erlebte die Pathologie eine digitale Transformation, wodurch Mikroskope nicht mehr benötigt werden. Typische Gewebsschnitte werden digitalisiert und nun auf dem Bildschirm eines Computers analysiert. Die Digitalisierung ist entscheidend für die Anwendung fortgeschrittener analytischer Methoden, wie beispielsweise künstliche Intelligenz. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz lassen sich aus pathologischen Gewebsschnitten zusätzliche Informationen über die Krebserkrankung gewinnen, die ohne die KI-Technologie nicht bekannt geworden wären.

“Darüber hinaus zeigen wir, wie die Plattform für die Entwicklung von neuen klinischen Tools genutzt werden könnte. Die neuen Tools können nicht nur die Diagnosequalität verbessern, sondern auch neue Arten von Informationen über die Erkrankung der Patient*innen liefern, beispielsweise wie der Patient oder die Patientin auf eine Therapie anspricht”, erläutert der Oberarzt und Leiter der Studie, Privatdozent Dr. Yuri Tolkach vom Institut für Allgemeine Pathologie und Pathologische Anatomie der Uniklinik Köln.

Um die breite Anwendbarkeit der Plattform zu belegen, wird das Forschungsteam zusammen mit fünf pathologischen Instituten aus Deutschland, Österreich und Japan eine Validierungsstudie durchführen

Originalveröffentlichung

Carina Kludt, Yuan Wang, Waleed Ahmad, Andrey Bychkov, Junya Fukuoka, Nadine Gaisa, Mark Kühnel, Danny Jonigk, Alexey Pryalukhin, Fabian Mairinger, Franziska Klein, Anne Maria Schultheis, Alexander Seper, Wolfgang Hulla, Johannes Brägelmann, Sebastian Michels, Sebastian Klein, Alexander Quaas, Reinhard Büttner, Yuri Tolkach; "Next-generation lung cancer pathology: Development and validation of diagnostic and prognostic algorithms"; Cell Reports Medicine

https://www.analytica-world.com/de/news/1184285/kuenstliche-intelligenz-verbessert-die-diagnostik-von-lungenkrebs.html