Eine neue Methode der Diagnostik unter Zuhilfenahme von künstlicher Intelligenz könnte dazu beitragen, Brustkrebspatientinnen zu erkennen, deren Krebs nur langsam voranschreiten wird. So können ihnen unnötige Behandlungen mit unangenehmen Nebenwirkungen erspart bleiben.

Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz konnten Brustkrebspatientinnen identifiziert werden, denen derzeit ein hohes oder mittleres Risiko zugeordnet wird, die letztendlich aber lange überleben werden. Dadurch kann die Dauer und/oder Intensität einer Chemotherapie gesenkt werden, so dass diese Frauen weniger mit Nebenwirkungen wie Übelkeit oder sogar Herzschäden zu kämpfen haben.
Üblicherweise suchen Pathologen das Gewebe der Frauen nach Krebszellen ab und legen nach deren Erscheinungsbild die Behandlung fest. Die Merkmale der Krebszellen spiegeln das Risiko eines schweren Verlaufs aber nicht immer richtig wider. Der künstlichen Intelligenz wurde deshalb beigebracht, auch die Merkmale anderer Zellen mit einzubeziehen, z. B. von Immun- und Bindegewebszellen.
„Unsere Studie zeigt, wie wichtig nicht-krebsbedingte Komponenten für die Diagnose sind. Die Bedeutung dieser Merkmale war aus biologischen Studien bekannt, aber dieses Wissen wurde nicht effektiv in die klinische Anwendung übertragen“, sagte Prof. Lee Cooper von der Northwestern University in Illinois, der die Ergebnisse mit seinem Team in dem Fachmagazin „Nature Medicine“ veröffentlicht hat. Er erklärte: „Diese Muster sind für das menschliche Auge möglicherweise schwer zuverlässig zu kategorisieren.“
Das KI-System analysiert insgesamt 26 Merkmale des Brustgewebes einer Patientin und erstellt daraus eine Prognose. Es generiert zudem jeweils einzelne Bewertungen für Krebs-, Immun- und Bindegewebszellen, um Pathologen die Gesamtbewertung zu erläutern. So kann bei manchen Patientinnen eine günstige Prognose auf die Eigenschaften ihrer Immunzellen zurückzuführen sein, während bei anderen die Eigenschaften ihrer Krebszellen ausschlaggebend sind. Diese Informationen könnten zudem für die Erstellung eines individuellen Behandlungsplans hilfreich sein.
Quelle: DOI 10.1038/s41591-023-02643-7
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