Heidelberger Forschern gelang es, den Zeitaufwand für die Diagnose von Hirn- und Rückenmarkstumoren von zwölf Tagen auf zwölf Minuten zu reduzieren. Für die neu entwickelte Methode benötigen sie kaum Ausrüstung und nur minimale Gewebeproben. Das könnte insbesondere für Weltregionen mit begrenzten medizinischen Ressourcen ein großer Schritt sein.
Die letzten Ursachen
Die klassischen physikalischen Theorien, zum Beispiel die klassische Mechanik oder die Elektrodynamik, haben eine klare Interpretation. Den Symbolen der Theorie wie Ort, Geschwindigkeit, Kraft beziehungsweise Spannungen und Felder ist eine intuitive, klare Entsprechung in Experimenten zugeordnet. Anders sieht es bei einer der Säulen heutiger Welterkenntnis aus: der Quantenphysik. Da die Quantenphysik auf der sehr abstrakten Wellenfunktion basiert, kann eine Interpretation nicht mehr intuitiv erfolgen. Es liegt eine unzulässige Vermischung von Abstraktem mit Realem vor. Wenn man dagegen Abstraktes und Reales auseinanderhält, fällt es leichter zu einer realistischen Deutung von bisher schwer Verständlichem zu kommen. Hier findet die heutige Naturphilosophie eines ihrer reichhaltigen Betätigungsfelder. Sie versucht die Natur in ihrer Gesamtheit zu erfassen, ihre Strukturen zu beschreiben, anschaulich zu erklären und zu deuten.
Zudem gibt es neue Erkenntnisse, die es zulassen, eine naturwissenschaftliche Theorie über den transzendenten physikalischen Bereich, jenseits von Raum und Zeit aufzustellen. Das Werk eines Physikers, der die metaphysische Seite vom Jenseits beschreibt, schließt das „Buch der Naturerkenntnis“ ab.
Insgesamt ist ein abgerundetes Werk über „Die letzten Ursachen“ entstanden, das neben aktueller Erkenntnis die Weisheit der Jahrhunderte enthält und vielleicht sogar noch ein wenig von dem, was die Zukunft erst erweisen wird.
Hirntumore und Rückenmarkkrebs weisen eine große Bandbreite an Ausprägungen auf und kommen in mehr als 100 molekularen Subtypen vor. Für eine erfolgreiche Behandlung müssen diese anhand ihrer molekularen Eigenschaften und Mikroskopaufnahmen zuverlässig bestimmt werden. Als Goldstandard gilt dabei bislang die sogenannte DNA-Methylierungsanalyse.
DNA-Methylierungen sind chemische Veränderungen des Erbguts, die darüber entscheiden, welche Gene an- und ausgeschaltet werden. Tumorzellen weisen meist typische Veränderungen im Vergleich zu gesunden Zellen auf, die sich chemisch auslesen lassen.
Solche Tests sind jedoch komplex. Es braucht spezialisierte Labore, teure Ausrüstung und genügend Tumorgewebe. Gewöhnlich dauert es zwei Wochen, bis die Diagnose gestellt ist. In vielen Regionen der Welt sind diese Technologien nicht verfügbar.
Ziel des Heidelberger Projektes war es, ein Werkzeug zu entwickeln, das allein auf Basis eines einfachen und gefärbten Gewebeschnittes vorhersagen kann, zu welchem Subtyp ein Tumor gehört – eine rein visuelle Analyse also.
Das Team um Moritz Gerstung und Felix Sahm vom Deutschen Krebsforschungszentrum der Universität Heidelberg veröffentlichte nun seine Ergebnisse im Fachmagazin „Nature Cancer“. Darin stellten die Wissenschaftler ihren neuen Algorithmus namens „Hetairos“ vor.
Hirntumore mit KI erkannt
Die Forscher trainierten und testeten das KI-System mithilfe von mehr als 11.000 digitalisierten Gewebeproben von 9606 Patienten. Diese hatten sie aus elf Krebszentren auf vier Kontinenten zusammengetragen. Fast alle Proben wurden zuvor durch DNA-Methylierungsanalysen von Spezialisten bestimmt.
Jetzt ist Hetairos in der Lage, 102 verschiedene molekulare Subtypen für Tumore des zentralen Nervensystems zu unterscheiden – nahezu das vollständige Spektrum der Klassifikation der Weltgesundheitsorganisation. Im Test identifizierte der Algorithmus die Subtypen in mehr als der Hälfte der Fälle allein anhand des Gewebeschnittes mit einer Genauigkeit von 87 Prozent.
„Die Studie zeigt, dass künstliche Intelligenz in der Lage ist, molekulare Informationen direkt aus routinemäßigen Gewebeschnitten abzuleiten. Das kann die Krebsdiagnostik grundlegend verändern“, sagte Darui Jin, einer der leitenden Autoren der Studie.
Besonders bemerkenswert war der direkte Vergleich mit menschlichen Experten. Fünf erfahrene Neuropathologen erhielten 210 Fälle, die sie allein anhand des Gewebeschnittes unter dem Mikroskop diagnostizieren sollten.
Hetairos erreichte dabei eine durchschnittliche Genauigkeit von 68 Prozent, die Spezialisten dagegen nur 30 Prozent – weniger als halb so viel. Bei der Bestimmung der drei wahrscheinlichsten Diagnosen lag Hetairos sogar in 84 Prozent der Fälle richtig, während den Ärzten lediglich in 50 Prozent eine korrekte Auswahl gelang.
Eine solche Eingrenzung wäre in der Praxis genau der vorgesehene Anwendungsfall für den Algorithmus, so Felix Sahm. Neuropathologen müssten somit für eine Diagnose nur noch zwischen einer Handvoll statt mehr als 100 Subtypen unterscheiden. Damit Ärzte die Diagnose später nachvollziehen können, zeigte der Algorithmus zudem, welche Bereiche des Gewebes für seine Entscheidung besonders wichtig waren.
„Wir haben Hetairos primär als ein Werkzeug zur Unterstützung von Diagnosen entwickelt“, sagte Studienautor Felix Sahm. „Es ist nicht dazu gedacht, molekulare Analysen zu ersetzen, sondern sie zu ergänzen und zu beschleunigen.“
Erstaunlich ist auch die Geschwindigkeit der computergestützten visuellen Diagnose im Vergleich zur chemischen Analyse. Eine vollständige molekulare Diagnose dauert für gewöhnlich zwölf Tage. Hetairos benötigte nur zwölf Minuten, um seine Einschätzung zu liefern. Inklusive der Entnahme, Vorbereitung und Digitalisierung der Gewebeproben konnten Diagnosen innerhalb von 24 bis 48 Stunden gestellt werden.
Zudem kostet eine DNA-Methylierungsanalyse mehrere hundert Euro. Hetairos benötigt neben minimaler Computer-Hardware nur eine simple Gewebeprobe.
„Besonders in Ländern oder Regionen mit begrenzten Ressourcen könnte die Technologie einen wichtigen Beitrag leisten, da sie auf Standard-Gewebeproben basiert, wie sie weltweit genutzt werden“, sagte Felix Sahm.
Noch sei die Diagnose besonders seltener Tumorvarianten eine große Herausforderung für das KI-System. Hier lägen erfahrene Neuropathologen zumindest gleichauf. „Mit größeren und breiteren Datensätzen erwarten wir jedoch, dass die Leistung des Systems sich sogar noch weiter steigern wird“, sagte Studienautor Moritz Gerstung.
Beim „Vision Zero“-Summit im Berliner Axel-Springer-Hochhaus kommen am 15. und 16. Juni mehr als 100 Onkologen und Experten zusammen, um darüber zu diskutieren, wie man die Zahl der unnötigen Krebstoten gen Null drücken kann. „Bild“ und in diesem Jahr erstmals die Axel Springer SE (zu der auch WELT gehört) sind Gastgeber des Summits.
