Durchbruch in der Krebsdiagnostik: Londoner Wissenschaftler entwickeln KI-gestützte „virtuelle Biopsie“

Wissenschaftler des Imperial College London haben eine bahnbrechende Entwicklung vorangetrieben: die weltweit erste „virtuelle Biopsie“. Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) diagnostiziert sie Lungenkrebs mit beispielloserdent. Dieser innovative Ansatz hat zum Ziel, die Krebsdiagnostik und -therapie zu revolutionieren, indem er schnelle und verlässliche Prognosen zum Krankheitsverlauf liefert und Patienten so möglicherweise unangenehme und invasive Biopsieverfahren erspart.

Bahnbrechende KI-Technologie

Die von einem Team des Imperial College geleitete Studie nutzte ein KI-Tool, um den Verlauf von Lungenkrebs bei Hunderten von Patienten vorherzusagen. Diese KI-gestützte Innovation, genannt Gewebe-Metabolomik-Radiomik-CT (TMR-CT), verknüpft Daten aus CT-Scans mit metabolischen Profilen und liefert so detaillierte Einblicke in die Chemie von Tumorzellen und deren evolutionäre Entwicklung. 

Durch die Analyse dieses umfassenden Datensatzes klassifiziert das KI-Modell effektiv Lungenkrebsarten und liefert zuverlässige Prognoseinformationen, wodurch es traditionelle Diagnosemethoden wie CT-Scans und klinische Beurteilungen übertrifft.

Die in Zusammenarbeit mit dem Universitätsklinikum Reina Sofía in Córdoba, Spanien, und Gesundheitseinrichtungen in Großbritannien durchgeführte Studie belegte die Effizienz und Zuverlässigkeit der TMR-CT-Technologie. Erste Untersuchungen mit 48 Lungenkrebspatienten zeigten vielversprechende Ergebnisse, woraufhin weitere Tests an einer größeren Kohorte von 723 Patienten durchgeführt wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass der KI-basierte Ansatz Lungenkrebs präzise klassifizierte und zuverlässige Prognosen zum Krankheitsverlauf lieferte und damit herkömmliche Diagnoseverfahren übertraf.

Transformation der Krebsdiagnostik und -behandlung

Lungenkrebs, die häufigste Krebstodesursache in Großbritannien, fordert jährlich etwa 35.000 Menschenleben. Die TMR-CT-Technologie birgt das Potenzial, die diagnostische Genauigkeit zu verbessern und Behandlungsentscheidungen zu optimieren, und verspricht daher eine deutliche Verbesserung der Patientenergebnisse. Die Forscher planen, dieses KI-Tool in kommerzielle medizinische Bildgebungsgeräte zu integrieren, um so eine breite Anwendung zu ermöglichen und die Diagnose- und Behandlungsprotokolle für Lungenkrebs sowie potenziell auch für andere schwer zu biopsierende Krebsarten wie Hirn-, Eierstock- und Gebärmutterkrebs zu revolutionieren.

Der leitende Autor, Professor Eric Aboagye vom Department für Chirurgie und Onkologie des Imperial College London, betonte das transformative Potenzial der TMR-CT-Methode, insbesondere in Ländern mit hoher Lungenkrebsprävalenz wie Großbritannien. Durch die Nutzung von CT-Scans zum besseren Verständnis der chemischen Zusammensetzung von Gewebe und Tumoren könnte diese Technologie die Paradigmen der Krebsdiagnostik und -therapie revolutionieren und neue Wege für personalisierte Medizin und eine verbesserte Patientenversorgung eröffnen.

Marc Boubnovski Martell, Erstautor der Studie und Doktorand am Imperial College London, hob die Bedeutung des entwickelten Systems hervor, das CT-Scans mit der chemischen Zusammensetzung von Tumoren und gesundem Lungengewebe verknüpft. Diese Integration ermöglicht eine präzise Klassifizierung von Lungenkrebsarten und liefert zuverlässige Prognosen zum Krankheitsverlauf. Dadurch können Ärzte fundierte Behandlungsentscheidungen treffen und die Patientenversorgung optimieren.

Die Pionierarbeit von Londoner Wissenschaftlern am Imperial College stellt einen bedeutenden Meilenstein in der Krebsdiagnostik und -therapie dar. Durch die Nutzung von KI und die Integration fortschrittlicher Bildgebungsverfahren mit metabolischer Profilierung bietet die TMR-CT-Technologie eine nicht-invasive und zuverlässige Alternative zu herkömmlichen Biopsien und hat das Potenzial, die Krebsbehandlung grundlegend zu verändern. Mit weiterer Validierung und Optimierung verspricht dieser innovative Ansatz, die Behandlungsergebnisse für Patienten zu verbessern und die Krebsbelastung weltweit zu reduzieren.