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KI hilft bei Therapie-Entscheidung

Prostatakarzinome sind die häufigste Krebsart bei Männern und die zweithäufigste krebsbedingte Todesursache. Das Projekt PROSurvival soll die Behandlung mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) deutlich verbessern.

Forschungsprojekt PROSurvival Artikelbild Forschungsprojekt PROSurvival Artikelbild
Eine Gewebeprobe mit Prostatakrebszellen – von solchen Bilddaten lernen Maschinen, bestimmte Muster zu erkennen, die eine genauere Prognose für den Patienten ermöglichen. © Adobe/kolyadzinskaya

Im Projekt PROSurvival wollen Forscherinnen und Forscher herausfinden, ob sie anhand von Gewebeproben Muster erkennen können, die das Überleben des Patienten genauer vorhersagen – und auf dieser Basis die Therapie optimieren. Dafür will das PROSurvival-Team zwei KI-Methoden miteinander kombinieren. Eine Methode ist das maschinelle Lernen anhand der Bilddaten von Gewebeproben. Der Algorithmus lernt durch die Auswertung großer Datenmengen immer mehr hinzu und erkennt bestimmte Muster. Auf dieser Basis lässt sich eine Prognose für den einzelnen Patienten erstellen.

Die zweite Methode ist das föderierte Lernen, eine dezentrale KI-Methode. Patienten- und klinische Daten werden dabei nicht auf einem zentralen Server gespeichert, sondern direkt an ihrem Entstehungsort. Auf diese Weise bleiben sensible und schwer anonymisierbare Daten in den beteiligten Kliniken, um die Privatsphäre der Patienten zu schützen. Gleichzeitig können die umfangreichen, anonymisierten Bilddaten von Gewebeproben zentral verarbeitet werden und ermöglichen so das maschinelle Lernen.

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Das Projekt „PROSurvival“ steht für „Survival Prediction for Prostate Cancer Patients using Federated Machine Learning and Predictive Morphological Patterns“ und wird im Rahmen der Richtlinie zur Förderung von interdisziplinären Projekten zur Entwicklung und Erprobung von neuen Ansätzen der Datenanalyse und des Datenteilens in der Krebsforschung in der Nationalen Dekade gegen Krebs vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

Präziser therapieren

Die Kombination der beiden KI-Methoden soll wichtige Informationen zu klinisch vorhersagbaren Mustern über den Verlauf der Erkrankung liefern, um eine präzisere Therapie-Entscheidung zum Wohle der Patienten zu treffen.

Denn bislang schätzen Ärztinnen und Ärzte bei Prostatakrebs meist ab, ob die Erkrankung zu Komplikationen oder zum Tod führen kann – und entscheiden auf dieser Basis über die Therapie. Die wichtigste Grundlage dafür ist das Tumorstadium zum Zeitpunkt der Diagnose. Als Maß für die Bösartigkeit des Tumors dient die sogenannte Gleason-Graduierung, die auf den US-amerikanischen Arzt Donald F. Gleason zurückgeht. Dabei wird untersucht, wie sehr sich die Zellen im entnommenen Gewebe von gesunden Prostatazellen unterscheiden. Da dieses System jedoch zum Teil ungenau ist, kann der Patient entweder zu wenig oder zu umfangreich therapiert werden.

Unnötige Operationen vermeiden

PROSurvival ist ein Projekt des federführenden Informatikinstituts OFFIS in Oldenburg, des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medizin MEVIS, der Charité Universitätsmedizin Berlin und des Dr. Senckenbergischen Instituts für Pathologie der Goethe-Universität Frankfurt am Main. Neben den derzeitigen klinischen Partnern in Berlin und Frankfurt wollen die Forschenden in einem Folgeprojekt weitere Zentren einbeziehen.

Langfristig planen sie, einen standortübergreifenden, digitalen Datensatz von Prostatakarzinom-Daten für die Forschung bereitzustellen. Dieser soll dezentral und damit datenschutzkonform zum Training von maschinellen Lernmodellen dienen. So will PROSurvival die gemeinschaftliche Entwicklung von KI für die Präzisionsmedizin unterstützen. Gelingt das Vorhaben, würden künftig vor allem diejenigen Patienten identifiziert, die auf eine unnötige Operation verzichten können.

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