23. Juli 2024
Forschende des Paul Scherrer Instituts (PSI) und des Massachusetts Institute of Technology (MIT) nutzen Künstliche Intelligenz, um Brustkrebsdiagnosen präziser und damit sicherer zu machen. Laut einer Mitteilung hat das Team eine Bildanalyse entwickelt, die mittels KI das Krankheitsstadium einer bestimmten Krebsform besser ermitteln kann. Hierbei handelt es sich um das sogenannte ductale Carcinoma in situ (DCIS), eine noch nichtmetastasierte Frühform von Brustkrebs in den Milchgängen. Aus dieser kann jedoch in der Folge bei etwa 30 bis 50 Prozent der Fälle ein bedrohlich invasives Mamma-Karzinom entstehen. Doch eine Entscheidung, welcher Tumor harmlos bleibt und welcher in ein lebensbedrohliches invasives duktales Karzinom (IDC) übergeht, ist bisher weitgehend unbekannt. Der Leiter des Labors für Biologie im Nanobereich am PSI und Professor für Mechano-Genetik an der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich, G.V. Shivashankar, und die Direktorin des Eric and Wendy Schmidt Center am Broad Institute und Professorin für Elektrotechnik und Informatik am MIT, Caroline Uhler, entwickelten ein Analyseverfahren, das mithilfe von KI das Krankheitsstadium und damit das Risiko eines schweren Verlaufs zuverlässig einschätzen kann.
„Unsere Arbeit eröffnet einen eigenständigen Ansatz zur Identifizierung des DCIS-Stadiums anhand von Bildern, die zeigen, wie die DNA in jeder einzelnen Zelle verpackt ist“, wird Shivashankar in der Mitteilung zitiert. Die Forschenden um Shivashankar und Uhler stellten einem lernenden Algorithmus 560 Gewebeproben von 122 Patientinnen zur Verfügung. Das Chromatin im Zellkern wurde für die genaue Analyse mit einem Fluoreszenzfarbstoff markiert. „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 Übergang von DCIS zu IDC verändern, um das Krankheitsstadium genau vorherzusagen“, ergänzt Uhler. ce/eb
