Künstliche Intelligenz verbessert Krebsdiagnose deutlich

(13.01.2022) Die Mitosezählung ist ein wichtiges Tool für die mikroskopische Einschätzung, ob ein Tumor sich im Patienten ausbreiten wird. Trotz ihres Nutzens hat diese Untersuchungsmethode bisher einen deutlichen Nachteil: 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 der 23 Untersucher:innen 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.

Vetmeduni Vienna
Vetmeduni Vienna

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 Patholog:innen 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.

Hochleistungsalgorithmen auf Basis von Deep Learning

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 Patholog:innen dabei unterstützen können, mitotische Hotspots zu erkennen und die Unterscheidung von Mitosen gegen anderen Zellen zu verbessern.

Computerunterstützung verbessert Befunde signifikant

„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.

Genauer und kostengünstiger

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.



Weitere Meldungen

Vetmeduni Vienna

Vetmeduni Vienna: Vielversprechendes neues Ziel im Kampf gegen Hirnmetastasen bei Hautkrebs

Das maligne Melanom – auch bekannt als „schwarzer Hautkrebs“ – ist die bösartigste Form des Hautkrebses
Weiterlesen

Heidi Neubauer; Bildquelle: Vetmeduni Vienna

Heidi Neubauer forscht zu Krebs bei Katzen und Menschen

Die gebürtige Südaustralierin Heidi Neubauer forscht als Assistenzprofessorin am Zentrum für Biologische Wissenschaften der Vetmeduni
Weiterlesen

Veterinärmedizinische Universität Wien

Neue Ansatzpunkte zur Behandlung von AML-Patient:innen mit CEBPA-Mutationen

Ein europäisches Forschungsteam unter Leitung der Veterinärmedizinischen Universität Wien entdeckte einen neuen Mosaikstein der Entstehung von Akut Myeloischer Leukämie (AML)
Weiterlesen

Veterinärmedizinische Universität Wien

Neue Ansatzpunkte zur besseren Behandlung von Leukämie

Einer der Forschungsschwerpunkte der Veterinärmedizinischen Universität Wien liegt auf der Erforschung der Leukämie und der Identifizierung neuer Ansatzpunkte für Therapien
Weiterlesen

Veterinärmedizinische Universität Wien

Lockvogelmolekül verspricht bessere Behandlung des Pankreaskarzinoms

Das Pankreaskarzinom ist eine der tödlichsten Krebserkrankungen. Eine von der Veterinärmedizinischen Universität Wien geleitete Forschungsgruppe mit Expert:innen aus Deutschland, Israel und Österreich entwickelte nun einen neuen, vielversprechenden Ansatz
Weiterlesen

Veterinärmedizinische Universität Wien

Hirnmetastasen bei Hautkrebs: Wichtige grundlegende Mechanismen entschlüsselt

Hirnmetastasen sind eine häufige Folge von Melanomen (schwarzer Hautkrebs), verbunden mit einer sehr schlechten Prognose für die betroffenen Patient:innen
Weiterlesen

vetmeduni

Neues TherAustro-Forschungsteam identifiziert neues Therapieziel für L-CTCL-Hautkrebs

Das leukämische kutane T-Zell-Lymphom (Leukemic cutaneous T-cell lymphoma; L-CTCL) ist eine seltene Art von Krebs mit einem vielfältigen Erscheinungsbild
Weiterlesen

Karoline Kollmann (li) und Veronika Sexl (re); Bildquelle: M. Bernkopf/Vetmeduni Vienna

Neue Forschungsallianz der Vetmeduni Vienna in der Arzneimittelentwicklung

Ein vielversprechendes Forschungsprojekt der Vetmeduni Vienna, das die Entwicklung eines neuartigen Wirkstoffes gegen Krebserkrankungen zum Ziel hat, wird nun durch den Kooperationspartner KHAN Technology Transfer Fund I GmbH & Co KG (KHAN-I) und dessen Tochtergesellschaft wings4innovation GmbH (w4i) gefördert
Weiterlesen


Wissenschaft


Universitäten


Neuerscheinungen