Revolutionierung der Krebsbehandlung bei Kindern durch KI-gesteuerte bildgebende Biomarker

Die medizinische Bildgebung ist ein leistungsfähiges Instrument für die Krebsdiagnostik und -überwachung. Über eine Cloud-basierte Plattform werden neue bildgebende Biomarker vorgestellt, die das personalisierte klinische Management unterstützen.

Gesundheit

Technologischer Fortschritt bringt den digitalen Wandel im Gesundheitswesen voran, wodurch die Patientenversorgung verbessert, Verwaltungsprozesse rationalisiert und die Gesamteffizienz von patientenorientierten Gesundheitsdienstleistungen gesteigert werden. Dieser Wandel umfasst die Einführung von elektronischen Gesundheitsakten, telemedizinischen Lösungen, KI-gesteuerter Diagnostik und Datenanalysen. Zusammen mit den Fortschritten in der medizinischen Bildgebung können diese Entwicklungen die Diagnostik und Behandlung von Krebs verbessern und die Lebensqualität erhöhen.

Eine Cloud-Plattform für personalisierte Behandlung von Erkrankungen

Mit dem EU-finanzierten Projekt PRIMAGE(öffnet in neuem Fenster) sollten die Diagnose- und Prognosestellung sowie die Therapie bei Kindern mit Neuroblastom(öffnet in neuem Fenster) und diffusem intrinsischen Ponsgliom(öffnet in neuem Fenster) (DIPG), einem aggressiven Tumor an der Gehirnbasis, unterstützt werden. Das Hauptziel war die Entwicklung einer Cloud-basierten hochleistungsfähigen Computerplattform, die das personalisierte klinische Management erleichtert. Die Forschungsgruppe nutzte retrospektive Daten (bildgebende, klinische, molekulare und genetische Daten) von verschiedenen europäischen pädiatrischen Onkologieabteilungen sowie der Europäischen Gesellschaft für Pädiatrische Onkologie und erstellte KI-Modelle, die sie dann in ein umfassendes Instrument zur Entscheidungshilfe integrierte. „Unser Hauptziel war es, multidisziplinäre und multiskalige Daten in Prädiktoren für die personalisierte Entscheidungsfindung zu übersetzen“, erklärt Projektkoordinator Luis Martí-Bonmatí.

Computergestützte Analyse von medizinischen Bildern

Die onkologische Bildgebung ist ein ideales Mittel zur Erforschung und Validierung neuartiger Biomarker, da sie häufig zur Darstellung, Klassifizierung, Stadieneinteilung und Überwachung des Therapieansprechens eingesetzt wird. Das Konsortium extrahierte quantitative bildgebende und molekulare Biomarker aus Gewebe- und Flüssigbiopsaten von Menschen mit Neuroblastom und DIPG und verwendete sie in Bildgebungsbiobanken weiter. Das Projektteam schuf ein gemeinsames Rahmenwerk für die Erfassung und Bewertung dieser Biomarker. Dabei wurden die technischen Herausforderungen überwunden, die mit der Gewinnung reproduzierbarer Bildgebungsdaten in einem standardisierten Format verbunden sind, um verallgemeinerbare Trends zu ermitteln. Es sammelte erfolgreich Daten von 1 148 Neuroblastom- und 71 DIPG-Fällen und identifizierte radiomische Merkmale, die mit spezifischen klinischen Endpunkten korrelierten. „Neuroblastom und DIPG sind seltene pädiatrische Tumoren, sodass es eine ziemliche Herausforderung war, eine ausreichende Menge an Daten zu erheben, um ein KI-Modell zu trainieren“, räumt Martí-Bonmatí ein. Dieser Prozess führte schließlich zur Entwicklung und zum Training von KI-Modellen, mit denen molekulare, biologische und genomische Biomarker in bildgebende und klinische Daten integriert und so verschiedene klinische Ergebnisse vorhergesagt werden. Außerdem entwickelte die Forschungsgruppe Multiskalenmodelle für die Simulation des Tumorwachstums und integrierte eine fortschrittliche Visualisierungsumgebung in die Infrastruktur. „PRIMAGE ist das erste Projekt, in dem Protokolle für die Bildverarbeitung entwickelt und erfolgreich Bild-Biomarker identifiziert wurden, um ein Entscheidungshilfesystem für diese Kinder mit Krebs aufzubauen“, betont Martí-Bonmatí.

Europäische Joint Ventures für die Krebsbildgebung

Das Team von PRIMAGE hat sich mit Teams anderer EU-finanzierter Projekte (Chaimeleon, EuCanImage, INCISIVE, ProCancer-I) zum Netzwerk Artificial Intelligence for Health Imaging(öffnet in neuem Fenster) (AI4HI) zusammengeschlossen, das sich über 20 Länder erstreckt und darauf abzielt, KI-Lösungen für die Analyse und Befundung medizinischer Bildgebung zu entwickeln. In Verbindung mit großen europäischen Forschungsinfrastrukturen sollen über AI4HI Daten aus der Praxis integriert und robuste, ethisch und rechtlich konforme KI-Lösungen für die Krebsdiagnostik implementiert werden. Der nächste Schritt für die PRIMAGE-Plattform ist die Integration in die European Federation for Cancer Images(öffnet in neuem Fenster) (EUCAIM), die größte bisher geschaffene Infrastruktur für Krebsbildgebung in der EU, mit dem Ziel, präzisere klinische Entscheidungen schneller zu treffen. „Wir gehen davon aus, dass die Beteiligten des PRIMAGE-Projekts durch diese Integration in der Lage sein werden, in den kommenden Jahren weiterhin Daten zu erheben und gemeinsam zu forschen“, schließt Martí-Bonmatí.