Kann KI die Brustkrebs-Diagnose verbessern?

Forschende aus der Schweiz und den USA arbeiten mit künstlicher Intelligenz, um die Einordnung von Brustkrebs zu vereinfachen.

Villingen. Bei Brustkrebs wachsen manche Tumore sehr langsam und sind deshalb weniger gefährlich, andere wachsen schneller und werden lebensbedrohlich. Ärzt:innen fehlten bislang allerdings Anhaltspunkte, um verlässlich entscheiden zu können, welcher Tumor harmlos bleibt und welcher nicht. Forschende des Paul Scherrer Instituts (PSI) und des Massachusetts Institute of Technology (MIT) konnten nun genau das anhand von Künstlicher Intelligenz (KI) vorhersagen. Konkret behandelten sie die Frage, ob sich eine harmlose Vorstufe von Brustkrebs in den Milchgängen, das sogenannte ductale Carcinoma in situ (DCIS), zu einem bedrohlichen invasiven Mamma-Karzinom entwickelt.
G.V. Shivashankar, Leiter des Labors für Biologie im Nanobereich am PSI und Professor für Mechano-Genetik an der ETH Zürich, und Caroline Uhler, Direktorin des Eric and Wendy Schmidt Center am Broad Institute und Professorin für Elektrotechnik und Informatik am MIT entwickelten dazu eine spezielle Bildanalyse: «Unsere Arbeit eröffnet einen eigenständigen Ansatz zur Identifizierung des DCIS-Stadiums anhand von Bildern, die zeigen, wie die DNA in jeder einzelnen Zelle verpackt ist. Die Daten dafür sind leicht und kostengünstig zu erheben», erklärte Shivashankar.
Die Forschenden um Shivashankar und Uhler stellten einem lernenden Algorithmus 560 Gewebeproben von 122 Patientinnen zur Verfügung. Diese waren mit einem Farbstoff versetzt worden, der das sogenannte Chromatin im Zellkern fluoreszierend leuchten lässt. Chromatin besteht unter anderem aus dem Erbmaterial DNA und Proteinen. Das Erscheinungsbild erlaubt Rückschlüsse auf die Organisation und somit die Aktivität der im Zellkern enthaltenen DNA. Nach einer Lernphase identifizierte das KI-Modell Muster in den Gewebeschnitten, die mit den von menschlichen Patholog:innen ermittelten Unterschieden übereinstimmten. «Unsere Analyse zeigt, dass billige und einfach zu beschaffende Chromatinbilder in Verbindung mit leistungsstarken KI-Algorithmen genügend Informationen liefern, um zu untersuchen, wie sich der Zellzustand und die Gewebeorganisation beim Übergang von DCIS zu IDC verändern, um das Krankheitsstadium genau vorherzusagen», erklärte Uhler.
Sie und ihre Kolleg:innen sehen grosses Potenzial für eine solche auf KI und Chromatin-Bildgebung basierende Tumoreinstufung. Vor einem Einsatz in der Praxis seien jedoch zahlreiche weitere Studien erforderlich, welche die Zuverlässigkeit und die Sicherheit des Ansatzes belegen müssen, so etwa die Langzeitbeobachtung von DCIS-Patientinnen. Das DCIS macht etwa 25 Prozent aller Brustkrebsdiagnosen aus und ist sehr gut heilbar. In 30 bis 50 Prozent der Fälle entwickelt es sich hin zu einem lebensbedrohlichen Tumor. (red)

SERVICE: Publikation

Quelle: Medienmitteilung des PSI