Künstliche Intelligenz (KI) kann bei Brustkrebs-Analyse helfen

Forschende am Paul Scherrer Institut (PSI) entwickelten eine Bildanalyse, die mithilfe künstlicher Intelligenz das Krankheitsstadium bei
Brustkrebs zuverlässig einschätzen kann.

VILLIGEN. Krebs ist nicht gleich Krebs. Manche Tumore wachsen sehr langsam oder wechseln kaum je das Stadium von einer eher harmlosen Vorstufe zu einer lebensbedrohlichen Form. Bei den Männern gehört das Prostata-Karzinom dazu, bei den Frauen eine Vorstufe von Brustkrebs in den Milchgängen, das sogenannte ductale Carcinoma in situ. Die kurz DCIS genannte Form entwickelt sich in 30 bis 50 Prozent der Fälle hin zu einem bedrohlichen invasiven Mamma-Karzinom. Den Ärzten fehlen bislang Anhaltspunkte, um verlässlich zu entscheiden, welcher Tumor harmlos bleibt oder in ein lebensbedrohliches Karzinom (IDC) übergehen wird. Weil das DCIS sehr gut heilbar ist, empfehlen Ärzte generell eine Behandlung.

Diese Wissenslücke bei der Charakterisierung von Brustkrebs war Anlass für eine neue Studie unter der Leitung von G.V. Shivashankar, Leiter des Labors für Biologie im Nanobereich am PSI und Professor für Mechano-Genetik an der ETH Zürich, und Caroline Uhler, Direktorin des Eric and Wendy Schmidt Center am Broad Institute und Professorin für Elektrotechnik und Informatik am MIT in den USA. Die Forschenden entwickelten eine Bildanalyse, die mithilfe künstlicher Intelligenz das Krankheitsstadium zuverlässig einschätzen kann. «Die Daten dafür sind leicht und kostengünstig zu erheben», erklärt Shivashankar.

Unsicherheit bei der Therapie-Entscheidung
Bei betroffenen Patientinnen sind die Zellen, die die Milchgänge auskleiden, gegenüber gesundem Gewebe verändert, oft lassen sich Mikrokalkablagerungen feststellen. Eine Behandlung kann in einer Bestrahlung, einer Hormontherapie oder einer Operation bestehen. Um eine Prognose für das DCIS zu erstellen, klassifizieren Ärzte den Grad der Veränderungen und teilen ihren Befund in sieben verschiedene Stufen ein. Diese beschreiben beispielsweise die Grösse des DCIS, das Aussehen seiner Zellkerne, ob es zu Wachstum gekommen ist, ob die Zellen in benachbartes Gewebe eingewachsen sind, sie sich in Lymphoder Blutzellen ausgebreitet haben oder dabei sind, Tochtergeschwulste zu bilden. Der Weg von einem DCIS zu einer bedrohlichen Form des IDC ist jedoch keineswegs vorgezeichnet – 50 bis 70 Prozent der Fälle bleiben harmlos. Doch welche? Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) kann die Einschätzung mithilfe leicht und kostengünstig zu erhebender Daten verbessern, wie die aktuelle Studie zeigt. Die Forschenden stellten einem lernenden Algorithmus 560 Gewebeproben von 122 Patientinnen zur Verfügung. «Unsere Analyse zeigt, dass billige und einfach zu beschaffende Chromatinbilder in Verbindung mit leistungsstarken KI-Algorithmen genügend Informationen liefern, um zu untersuchen, wie sich der Zellzustand und die Gewebeorganisation beim krankhaften Übergang verändern, um das Krankheitsstadium genau vorherzusagen», erklärt Uhler.

Die Forschenden sehen grosses Potenzial für eine solche auf KI und Chromatin-Bildgebung basierende Tumoreinstufung. Vor einem Einsatz in der Praxis seien jedoch zahlreiche weitere Studien erforderlich, welche die Zuverlässigkeit und die Sicherheit des Ansatzes belegen müssen, so etwa die Langzeitbeobachtung von DCIS-Patientinnen. (psi/nfz)