Künstliche Intelligenz verbessert die Krebsdiagnostik
Jedes Jahr sterben mehr als acht Millionen Menschen an Krebs. Um diese Epidemie zu bekämpfen, ermutigt die Weltgesundheitsorganisation Regierungen, den Fokus auf eine frühzeitige, nicht-invasive Erkennung zu legen, die nachweislich den Behandlungserfolg erheblich steigert. Leider fehlen den aktuellen diagnostischen Test- und Prüfinstrumenten die erforderlichen Genauigkeitsraten, wodurch bei vielen Patientinnen und Patienten Krebs nicht erkannt wird. Um eine frühzeitige Diagnose und Überprüfung für eine Vielzahl von Krebsarten zu ermöglichen, entwickelte das rumänische Start-up-Unternehmen Artificial Intelligence Expert (AIE) mit Unterstützung der EU ein äußerst genaues Diagnoseinstrument. Die Lösung, die AI-MICADIS genannt wird, verwendet zirkulierende microRNA anstelle der am häufigsten verwendeten zirkulierenden Tumor-DNA und zirkulierenden Krebszellen. Darüber hinaus verwendet es innovative Algorithmen für tiefes Lernen mit künstlicher Intelligenz (KI), um Echtzeitanalysen von PCR- (Polymerase-Kettenreaktion), Mikroarray- und Sequenzierungsdaten der nächsten Generation zu ermöglichen – dies sind jeweils wesentliche Faktoren, um die ersten Stadien der Krebsprogression zu erkennen. „Durch die Auswahl informativer molekularer Veränderungen und die Verwendung künstlicher Intelligenz haben wir die beste nicht-invasive Diagnose für mehrere Krebsarten und die besten Früherkennungstests entwickelt, die derzeit verfügbar sind“, sagt Alexandru Floares, AIE-Forscher und Koordinator des EU-finanzierten Projekts AI-MICADIS. Während des Projekts AI-MICADIS führte AIE eine Machbarkeitsstudie durch, um das Instrument zu testen, potenzielle Partner zu ermitteln, den Weg für die Zulassung zu ebnen und die Strategie für die Markteinführung von AI-MICADIS zu optimieren.
Beinahe überragende Genauigkeit
Das AI-MICADIS-Instrument selbst wurde im Rahmen des Projekts an 6 000 Patientinnen und Patienten auf seine Umsetzbarkeit getestet. Dank dieser Arbeit konnten Forschende seine Nutzung von neun auf dreizehn Krebsarten ausweiten. Sie fügten auch neue KI-Methoden hinzu, die aus nur wenigen Fällen lernen können. Diese Weiterentwicklung ermöglicht eine schnellere und kostengünstigere Validierung der Tests. Ursprünglich wurde das AI-MICADIS-Instrument so konfiguriert, dass es zwischen Krebszellen und normalen Zellen unterscheidet. Doch nach dem Test des Instruments mit Onkologen erfuhren die Forschenden, dass es mehr Interesse an der Unterscheidung von Krebs und gutartigen Erkrankungen gab. Leider war diese Fähigkeit bei der aktuellen molekularen Anordnung des Systems nicht möglich. Tatsächlich erreichte die KI, als es darum ging, bösartige von gutartigen Erkrankungen zu unterscheiden, nur 67 % Genauigkeit – weit entfernt von den nahezu perfekten Diagnoseraten, auf die das Team hoffte. Doch anstatt das Handtuch zu werfen, kehrte das AIE-Team in die Entwurfsphase zurück, um sein Konzept neu zu gestalten und neue Techniken zu entwickeln. „Letztendlich haben wir eine bemerkenswerte Genauigkeit von 99 % unter Beweis gestellt. Außerdem kann das Instrument nun bösartige und gutartige Krankheiten unterscheiden“, erklärt Floares. „Darüber hinaus haben wir gezeigt, dass die Nutzung der Datenwissenschaft und KI zur Integration mehrerer Studien die Verwendung einer einzigen umfangreichen Studie in Bezug auf Kosten, Effizienz und Ergebnisse übertraf.“
Ein solides Geschäftsszenario
In Bezug auf das Geschäftsszenario für AI-MICADIS stellt Floares fest, dass das Projekt seinem Team erlaubte, mehr über seine potenziellen Kunden zu erfahren und die komplexen Rechtsrahmen sowohl der EU als auch der Vereinigten Staaten besser zu verstehen. „Wir haben unser Team auf der Geschäftsseite gestärkt und potenzielle Partner ermittelt. Wir haben auch andere Projektwettbewerbe gewonnen und potenzielle Investoren erfasst, was uns in eine gute Position bringt, um auf die Markteinführung hinzuarbeiten“, sagt Floares. AIE arbeitet derzeit daran, die notwendigen Mittel zu sichern, um das AI-MICADIS-Instrument auf den globalen Markt zu bringen und gleichzeitig neue Krebsarten in den Erkennungsbereich des Systems einzubinden.
Schlüsselbegriffe
AI-MICADIS, künstliche Intelligenz, KI, Krebs, Weltgesundheitsorganisation, WHO, diagnostische Tests, tiefes Lernen