Künstliche Intelligenz verbessert Krebsdiagnose deutlich

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Autor: Scho

Abhängig von der untersuchenden Person unterscheiden sich die Ergebnisse, was zu falschen Diagnosen führen kann – oder anders gesagt zur fehlerhaften Beurteilung, ob ein Tumor bösartig ist. Ein Forschungsteam unter Leitung der Vetmeduni hat die bisherige Methode nun mithilfe Künstlicher Intelligenz (Deep Learning) verbessert und damit die Zuverlässigkeit deutlich erhöht: Sowohl die Genauigkeit als auch die Reproduzierbarkeit konnte deutlich erhöht werden.

Die Mitose ist die Phase im Zellzyklus, bei welcher das genetische Material verdoppelt und auf zwei Tochterzellen aufgeteilt wird. Die Anzahl der Mitosen in Gewebeproben gibt Hinweise auf Zellteilungsaktivität und somit auf die Bösartigkeit von Tumoren. In der pathologischen Diagnostik wird die Untersuchung der Mitose in Gewebeproben eingesetzt, um einzuschätzen ob sie gutartig oder bösartig sind. Obwohl die sogenannte Mitosezählung ein wichtiger histologischer Parameter für die Bewertung von Tumoren ist, hat sie eine Schwachstelle, nämlich dort, wo der Mensch ins Spiel kommt. Denn die Pathologinnen und Pathologen müssen nicht nur entscheiden, welcher Teil der Gewebeprobe untersucht wird, sondern sie müssen auch Mitosen von anderen, zum Teil sehr ähnlichen Strukturen, unterscheiden. Dies führt beim Befunden immer wieder zur falschen Einschätzung der Zellteilungsaktivität des Tumors.

Vorhersage per Algorithmus

Jüngste Fortschritte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz, insbesondere durch Deep Learning, haben die Entwicklung von Hochleistungsalgorithmen ermöglicht, die die Standardisierung der Mitosezählung verbessern können. Das unterstreicht eine soeben veröffentlichte internationale Studie unter Leitung der Vetmeduni. Mittels Gewebeproben von Hunden wurde untersucht, wie algorithmische Vorhersagen Pathologinnen und Pathologen dabei unterstützen können, mitotische Hotspots zu erkennen und die Unterscheidung von Mitosen gegen anderen Zellen zu verbessern.

„Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Unterstützung mit einem genauen Deep-Learning-basierten Modell eine vielversprechende Methode zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit und Genauigkeit von Mitosezählungen in histologischen Tumorschnitten ist“, so Studien-Erstautor Christof A. Bertram vom Institut für Pathologie der Vetmeduni. Dabei war die vollständige Computerunterstützung (Unterstützung bei der Auswahl der Untersuchungsareale und bei der Erkennung von Mitosen) der teilweisen Computerunterstützung, welche sich auf die Auswahl der Untersuchungsareale beschränkte, überlegen.

Die Studie zeigt laut Bertram auch, „dass die computergestützte Mitosezählung eine wertvolle Methode zur Standardisierung in zukünftigen Forschungsstudien und routinemäßigen diagnostischen Tumorbewertungen mittels digitaler Mikroskopie sein kann.“ Eine genaue und reproduzierbare Krebsdiagnose ist wichtig um eine angemessene Therapie der Tumorpatienten zu finden. Darüber hinaus könnten Diagnose-Labore von der hybriden Untersuchungsmethode durch eine verbesserte Arbeitseffizienz – beispielsweise aufgrund der computerunterstützten Vorauswahl der Untersuchungsareale – profitieren, was auch Kostenvorteile bringen und damit das Gesundheitssystem entlasten könnte.

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