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AI-powered pathological cancer diagnostics

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KI-Software für zeitnahe, potenziell lebensrettende Diagnosen

Eine innovative KI-Software (künstliche Intelligenz) soll Biopsie-Objektträger in Sekundenschnelle auswerten, um in der pathologischen Diagnostik schneller und genauer Tumorbefall zu erkennen.

Gesundheit

Die Zahl der Krebserkrankungen nimmt weltweit zu, und die beste Strategie dagegen sind genaue und rechtzeitige Diagnosestellungen. Allerdings sind diagnostische Bildgebungsverfahren und Biopsien zeitaufwendig und setzen viele Bedingungen wie medizinische Kompetenz, Erfahrung und Verfügbarkeit von Fachkräften für Radiologie und Histopathologie voraus. Neue Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning können viel dazu beitragen, diese Lücke zwischen Biopsie und Diagnostik zu schließen. So entwickelte das EU-finanzierte Projekt AIPACA eine KI-Software für die hochgenaue, sekundenschnelle Auswertung von Biopsie-Objektträgern zur Detektion von Tumorgewebe und Quantifizierung von Tumormarkern. „Durch die deutlich kürzere Auswertungszeit gibt unsere KI-Lösung der Histopathologie ein leistungsstarkes und zuverlässiges klinisches Werkzeug für zeitnahe, genaue und potenziell lebensrettende Diagnosen an die Hand“, so Felix Faber, Gründer und Geschäftsführer des Unternehmens Mindpeak, dem Hauptpartner des Projekts.

KI-Software für genauere Diagnostik

Mindpeak entwickelte seine KI-Software für die pathologische Diagnostik bzw. die diagnostische Beurteilung von Tumorprogression und Analyse seiner immunhistochemischen Eigenschaften (IHC). Bei dieser Labormethode wird mithilfe von Antikörpern in Gewebeproben nach spezifischen Biomarkern gesucht. Im Rahmen von AIPACA waren dies Ki-67, ER, PR sowie HER2. „Unsere KI-Software erreicht für diese Biomarker im Brustgewebe eine pathologische diagnostische Genauigkeit, die vergleichbar mit menschlicher Expertise ist“, erklärt Faber. Auch unter variablen Laborbedingungen liefert die Software zuverlässige, hochaussagefähige Ergebnisse. „In einer großen Variabilitätsstudie demonstrierten wir, dass menschliche Expertise, die durch KI unterstützt wird, alleiniger menschlicher Expertise überlegen ist“, erklärt er, „und zwar unabhängig vom verwendeten Einfärbesystem, Scanner und den Biomarkern, was die Robustheit unserer KI-Software bestätigt.“ Die Software, der die aktuellen medizinischen Leitlinien zugrundeliegen, erhielt die CE-Kennzeichnung zur diagnostischen Verwendung in der klinischen Praxis. „Unsere Software wird von einigen europäischen Ländern bereits in der klinischen Praxis und von den Vereinigten Staaten in der Forschung eingesetzt“, ergänzt Faber.

Innovation dank EU-Förderung

Möglich machte diesen Erfolg laut Faber die Unterstützung durch das AIPACA-Projekt. „Die Bedienoberfläche (KI-Konsole) von Mindpeak wurde vollständig im Rahmen von AIPACA und in Zusammenarbeit mit internationalen Forschenden und Pathologen entwickelt“, sagt er. Die KI-Konsole ist eine eigenständige Software zur interaktiven visuellen Analyse digitaler Bildaufnahmen von histopathologischen Objektträgern, die durch Zusatzinformationen ergänzt werden. „Sie erlaubt die interaktive Vergrößerung/Verkleinerung der Bildanzeige, das Verschieben und Drehen einzelner histopathologischer Bildausschnitte sowie das Markieren und Abspeichern interessierender Bereiche für die Diagnose, Rückverfolgung sowie Anzeige klinischer Scores“, betont Faber. Für die KI-Konsole liegt die CE-Kennzeichnung vor, und auch die Brauchbarkeitsprüfung mit erfahrenen und renommierten Fachleuten für Pathologie wurde im Projekt erfolgreich absolviert.

Zuverlässig, hochgenau und kostengünstig

Unterstützt durch die EU-Fördermittel steht der pathologischen Diagnostik nun eine zuverlässige, hochgenaue und kostengünstige Lösung für schnellere Krebsdiagnosen zur Verfügung. Von einer früheren Diagnose und Behandlung können mehr Betroffene profitieren, was auch Prognosen und Lebenserwartung verbessern kann. „Unterstützt durch AIPACA leistete Mindpeak einen wichtigen Beitrag zur Digitalisierung der klinischen und insbesondere der pathologischen Diagnostik, sodass Therapien schneller und genauer abgestimmt werden können“, schließt Faber. Die Projektergebnisse werden auch die Entwicklung von Softwarelösungen für weitere Krebsarten und hochwirksamen Tumormedikamenten vorantreiben.

Schlüsselbegriffe

AIPACA, Mindpeak, künstliche Intelligenz, KI, Diagnostik, Biopsie, pathologische Diagnostik, Krebs, diagnostische Bildgebung, Radiologie, Deep Learning, Tumor, Biomarker

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