Wissenschaftler der Mainzer Universitätsmedizin haben eine Künstliche Intelligenz entwickelt, mit der die Heilungschancen von Darmkrebspatienten genauer vorhergesagt werden sollen. Das „Multi Stain Deep Learning“-Modell analysiert mikroskopische Aufnahmen des Tumorgewebes und bewertet dabei die Aktivität von Immunzellen, die den Krebs angreifen. Nach Angaben der Forscher um den Arzt Sebastian Försch ermöglicht diese Methode bessere Prognosen über den Therapieerfolg als zum Beispiel die bisher übliche manuelle Zählung von weißen Blutkörperchen.
Um die Künstliche Intelligenz zu trainieren, haben die Wissenschaftler mehr als 300.000 mikroskopische Gewebebilder von etwa 1000 Menschen mit Dickdarmkrebs verwendet. Durch Analyse der Aufnahmen hat das Programm einen sogenannten AImmunoscore bestimmt, der darüber Auskunft gibt, wie effektiv die körpereigene Abwehr den Tumor attackiert. Daraus lässt sich eine Vorhersage der rückfallfreien Überlebenszeit ableiten. Die Genauigkeit der Prognose lag dabei den Angaben zufolge bei 80 Prozent.
74 Prozent Trefferquote bei kombinierter Therapie vor Operation
Außerdem testete das Forscherteam sein Modell an Patienten, die sich schon vor einer Operation einer Strahlen- und Chemotherapie unterzogen hatten. Ziel war es vorherzusagen, ob die Behandlung anschlagen würde. Von 117 Patienten wurden laut der in der Zeitschrift „Nature“ veröffentlichten Studie 86 richtig eingestuft, was einer Genauigkeit von rund 74 Prozent entspricht.
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Nach Worten von Försch sind die derzeit verfügbaren Vorhersagemodelle zum Teil durch Patente geschützt und ausschließlich kommerziell erhältlich. „Wir möchten das Programm frei zur Verfügung stellen und für alle Forschenden weltweit nutzbar machen.“ Geplant sei, eine webbasierte Anwendung zu entwickeln, auf die Ärzte Bilddaten hochladen und sofort eine Prognose für ihre Patienten erhalten könnten. „Dies würde die Behandlung von Dickdarmkrebs nachhaltig verbessern.“