Eine kürzlich in der renommierten Fachzeitschrift „Nature Communications“ veröffentlichte Studie beschreibt die Entwicklung eines fortschrittlichen KI-Programms durch Forscher der New York University, der University of Glasgow und anderer Institutionen. Dieses Programm kann die häufigste Lungenkrebsart, das Adenokarzinom, präzise diagnostizieren und das Rückfallrisiko genau vorhersagen – ein bedeutender Durchbruch in der Lungenkrebsdiagnostik und -therapie.
Traditionell erfordert die Lungenkrebsdiagnose die sorgfältige Untersuchung von Gewebeproben unter dem Mikroskop durch Pathologen. Dieser Prozess ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch fehleranfällig. Obwohl bestehende überwachte Deep-Learning-KI-Methoden vielversprechend sind, benötigen sie eine große Menge an annotierten Daten.
Bildquelle: KI-generiertes Bild, Lizenzgeber Midjourney
Das in dieser neuen Studie vorgestellte KI-Programm verwendet eine selbstüberwachte Lerntechnik namens „morphologische Phänotyp-Lernen“. Diese Technik identifiziert und gruppiert automatisch ähnliche Bereiche in Gewebebildern und erstellt einen „HP-Atlas“ – eine detaillierte Karte, die die Transformation verschiedener Gewebestrukturen vom benignen zum malignen Zustand zeigt.
Die Forscher analysierten fast 500.000 Gewebebilder von 452 Patienten mit Adenokarzinom. Die Ergebnisse sind beeindruckend: Das KI-Programm unterschied in 99 % der Fälle korrekt zwischen Adenokarzinomen und Plattenepithelkarzinomen, einer anderen häufigen Lungenkrebsart, und sagte das Tumorrezidivrisiko mit einer Genauigkeit von 72 % voraus – deutlich besser als die menschliche Diagnose mit 64 % Genauigkeit.
Das KI-Programm analysiert nicht nur schnell und umfassend Lungengewebeproben, sondern generiert auch für jeden Patienten einen Score, der die Überlebens- und Rückfallwahrscheinlichkeit innerhalb der nächsten fünf Jahre präzise widerspiegelt. Die Forscher geben an, dass das System mit mehr Daten noch genauer werden wird und planen, es nach weiteren Tests der Öffentlichkeit kostenlos zur Verfügung zu stellen.
Dr. Aristoteles Cirillo, Forscher am Perlmutter Cancer Center der New York University, sagte: „Unser KI-Programm kann Lungengewebe in wenigen Minuten analysieren und genau vorhersagen, ob der Krebs bei einem Patienten zurückkehren wird. Diese Leistung übertrifft die aktuellen Standards für die Prognosebewertung von Lungenadenokarzinomen.“
Dieser bahnbrechende Fortschritt ermöglicht eine präzisere und personalisiertere Behandlung von Lungenkrebspatienten und eröffnet gleichzeitig neue Wege für die KI-Diagnostik bei anderen Krebsarten wie Brustkrebs, Eierstockkrebs und kolorektalem Karzinom. Das Forschungsteam plant als nächsten Schritt, weitere klinische und sozioökonomische Daten zu integrieren, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Systems weiter zu verbessern.