KI steht kurz davor, Lungenkrebsdiagnosen zu verbessern

Ein Team von Ingenieuren der Medizinischen Fakultät der Universität Köln und des Universitätsklinikums Köln hat ein KI‑Modell vorgestellt, das in wenigen Minuten Lungenkrebsgewebe erkennen kann. Das neue System kombiniert den umfangreichsten verfügbaren Datensatz zur Krankheit und hat vielversprechende Ergebnisse gezeigt. Hier erfahren Sie alles, was Sie über die bevorstehende Verbesserung der Lungenkrebsdiagnose durch KI in naher Zukunft wissen müssen.

Lungenkrebs

Lungenkrebs forderte im Jahr 2023 schätzungsweise 1,3 Millionen Todesopfer. Diese Krankheit ist eine der tödlichsten und häufigsten weltweit. Bei den Lungenkrebsarten macht das nicht‑kleinzellige Lungenkarzinom (NSCLC) über 80 % aller Lungenkrebserkrankungen aus. Diese Form des Lungenkrebses bildet im Laufe der Zeit bösartige Tumoren im Lungengewebe.
Lungenkrebspatienten müssen intensive und belastende Behandlungen durchlaufen, um die Tumoren zu entfernen, bevor sie das umliegende Gewebe zerstören. Selbst bei einer Diagnose und Erstbehandlung, die im Durchschnitt über 68.000 $ kostet, bleibt die Sterblichkeitsrate hoch. Daher wird die Diagnose nur noch nach der Prävention als wichtig erachtet.

Pathologische Untersuchung

Pathologische Untersuchungen sind das Verfahren, mit dem Onkologen Lungenkrebsgewebe entdecken. Dieser Prozess erfordert, dass Fachkräfte Gewebeproben, die mit Hämatoxylin und Eosin (H&E) gefärbt sind, sammeln. Onkologen prüfen anschließend diese Proben, um festzustellen, ob Tumorzellen vorhanden sind. Zusätzlich nutzen sie Ihre Daten und Genetik, um eine effektive Behandlung zu individualisieren.

Digitale Transformation

Die ersten Schritte der Gewebeentnahme sind in der Onkologie seit Jahrzehnten unverändert geblieben. Allerdings hat sich die Art und Weise, wie die Daten verarbeitet werden, in ein digitales Format verlagert. Digitale Pathologie‑Plattformen haben die Notwendigkeit eliminiert, dass Forscher Zellen durch Mikroskope betrachten. Jetzt nutzen sie Computerbildschirme.
Die Digitalisierung der Pathologie brachte erhebliche Vorteile, darunter die Möglichkeit, Software in den Entdeckungsprozess zu integrieren. Heute verwenden die meisten Experten irgendeine Form der digitalen Analyse von Lungengewebe, um Ihren Zustand zu bestimmen. In den kommenden Jahren wird künstliche Intelligenz manuell betriebene Softwaresysteme als primäres Mittel zur Feststellung des Vorhandenseins von Lungenkrebs im Gewebe ersetzen.

Neue Möglichkeiten

KI‑Modelle können die umfangreiche Sammlung histologischer Bilder nutzen und zusätzliche Informationen extrahieren, die menschliche Prüfer nicht erfassen können. Daher gibt es einen starken Antrieb, effektivere und zugänglichere KI‑gestützte Pathologiesysteme zu entwickeln.

KI‑Lungenkrebs‑Studie

Die Studie „Next generation lung cancer pathology: development and validation of diagnostic and prognostic algorithms“, veröffentlicht in der Zeitschrift Cell Reports Medicine, stellt neue KI‑Algorithmen und eine rechnergestützte Pathologieplattform vor, die speziell für die Diagnose von NSCLC entwickelt wurde.
Die Studie zeigt eine Kombination neuer KI‑Grundlagenmodelle und stellt den bisher größten und relevantesten Datensatz dar. Das System integriert einen detaillierten, mehrklassigen Gewebedatensatz, der Ganzbild‑Scans mit wichtigen Details wie Lungenadenokarzinomen und Plattenepithelkarzinomen enthält. Bemerkenswert ist, dass das KI‑Modell über 4 000 Folien von 1.527 Patienten integrierte und aus einer internationalen Kohorte von Lungenkrebs‑Forschungsanbietern stammt.

Test

Die Testphase der Forschung beinhaltete den Vergleich von Gewebeprobenergebnissen mit den Einschätzungen erfahrener Pathologen, um die Qualität sicherzustellen. Das Team legte Wert darauf, ausschließlich erklärbare, unabhängige und leistungsfähige prognostische Parameter zu verwenden, die aus H&E‑gefärbten Gewebeproben gewonnen wurden, was die Bestätigung der Ergebnisse erleichterte.

Vier KI‑Modelle wurden im Experiment eingesetzt. Jeder KI‑Algorithmus wurde entwickelt, um verschiedene Klassen zu untersuchen und zu bestimmen, darunter epitheliale Tumorkomponente, Tumor‑Stroma, nekrotisches Debris und Muzin. Das KI‑System prüfte die Live‑Daten und verglich sie mit tertiären lymphoiden Strukturen und Nekrose‑Bewertungen innerhalb des Modells, um Ähnlichkeiten zu finden.

Ergebnisse der Lungenkrebs‑Studie

Die Ergebnisse zeigten, dass der Algorithmus hochgenau und schneller war als andere Methoden zur Bestimmung von Lungenkrebstumoren. Das Team erreichte eine Genauigkeit von 0,89, wobei viele Ungenauigkeiten auf optische Probleme im Zusammenhang mit Pixeln zurückzuführen waren und nicht auf die Erkennungsfähigkeiten des KI‑Algorithmus.

Vorteile

Ein KI‑gestütztes Lungenkrebs‑Erkennungssystem bietet mehrere Vorteile für den Markt. Erstens können diese kostengünstigen Alternativen in abgelegenen Regionen eingesetzt werden, in denen größere, spezialisiertere Geräte und Fachpersonal nicht verfügbar sind. Dadurch könnten sie zu einem ausgewogeneren und zugänglicheren Behandlungsprozess beitragen.

Automatisierte Analyse

Einer der Hauptvorteile des KI‑Systems ist, dass es vollständig automatisiert ist. Gewebeproben werden gescannt, angezeigt, getestet und Behandlungsempfehlungen vom System erstellt. Durch die Verkürzung der Diagnosezeiten können Patienten den Behandlungsbedarf und die Kosten senken.

Neue Informationen

Ein weiterer wichtiger Grund, warum diese Studie viele Fachleute begeistert, ist, dass sie neue Methoden zur Datenerhebung ermöglicht. KI‑Algorithmen werden immer besser darin, schwer erkennbare Muster und Zusammenhänge in Datensätzen zu bestimmen. Dadurch wird dieses System kontinuierlich aus alten und neuen, von Patienten gesammelten Informationen lernen und seine Fähigkeiten verbessern.
Millionen von Lungenkrebs‑Gewebeproben wurden im Laufe der Jahre entnommen, während die Krankheit erforscht wurde. Diese Daten könnten, sobald sie in ein größeres KI‑Modell eingespeist werden, das schwer erkennbare Muster und zusammenhängende Ereignisse bestimmen kann, Hinweise auf zukünftige Präventionsmethoden liefern.

Verbesserte Behandlungen

Ein weiterer großer Vorteil sind bessere Behandlungen. Dieses System ermöglicht es Gesundheitsfachkräften, optimierte und personalisierte Therapien für ihre Patienten in Rekordzeit zu erstellen. Die Lungenkrebsdiagnose ist entscheidend, um die Ausbreitung der Krankheit zu verhindern und die Sterblichkeitsrate zu senken. In Zukunft könnten diese Systeme in Ihrem Zuhause installiert oder an Einzelpersonen bzw. kleine Kliniken vermietet werden. Dieser Ansatz würde die weltweite Einführung ermöglichen und gleichzeitig Fehldiagnosen, Reisebedarf und Kosten für alle Beteiligten reduzieren.

Forscher der Lungenkrebs‑Studie

Das Forschungsteam des Projekts wurde von Dr. Yuri Tolkach und Prof. Dr. Reinhard Büttne vom Institut für Allgemeine Pathologie und Pathologische Anatomie am Universitätsklinikum Köln geleitet. Das Projekt wurde durch Fördermittel des Landes Nordrhein‑Westfalen, des Bundesministeriums für Bildung und Forschung sowie der Wilhelm‑Sander‑Stiftung ermöglicht.

Zwei Unternehmen, die von der KI‑Lungenkrebs‑Studie profitieren können

Mehrere große Pharmaunternehmen könnten erheblich davon profitieren, dieses neue KI‑Modell zu integrieren, um ihre Diagnose‑ und Behandlungsprozesse zu verbessern. Diese kostengünstige Alternative ließe sich leicht in ihr bestehendes Geschäftsmodell einbinden. Darüber hinaus könnten diese Unternehmen ihre proprietären Forschungsdaten integrieren, um die Fähigkeiten der KI weiter zu steigern. Hier sind zwei Unternehmen, die diesen Schritt in den kommenden Wochen in Betracht ziehen sollten.

1. Sanofi

SNY Preisdiagramm

Sanofi (SNW.DE ) (SNY ) trat 1973 als internationales Pharmaunternehmen in den Markt ein. Dieses in Frankreich ansässige Unternehmen ist ein Vorreiter im Bereich der Krebsdiagnostik und -behandlung. Das Unternehmen bietet eine Vielzahl von Produkten, darunter molekulare Onkologie, Immuno‑Onkologie und Plattformen für die Genommedizin. Sanofi hat dank der Einführung mehrerer Therapien großen Erfolg erzielt.
Sanofi verzeichnete kürzlich einen deutlichen Kursanstieg, nachdem bekannt wurde, dass frühe Studien zur Ibrutinib‑Behandlung von Multipler Sklerose (MS) erfolgreich waren. Diese Nachricht war jedoch nicht durchweg positiv, da die beiden darauffolgenden Tests dem Unternehmen nicht die gewünschten Ergebnisse lieferten. Trotzdem stärkte sie das Vertrauen der Händler, da die Forschung in die richtige Richtung geht. Derzeit hat das Unternehmen über 13 Kandidaten in klinischen Studien. Wenn sie zugelassen werden, werden diese Optionen das umfangreiche Portfolio des Unternehmens ergänzen, das zur Behandlung von Blut-, Haut-, Lungen-, Brust‑ und hormonabhängigen Krebsarten entwickelt wurde.

2. Gilead Sciences

GILD Preisdiagramm

Gilead Science ist ein biopharmazeutisches Kraftpaket, das im Laufe der Jahre zahlreiche Auszeichnungen erhalten hat, darunter die Nennung als eines der am meisten bewunderten Unternehmen von Fortune in der Pharmaindustrie. Gilead Sciences (GILD ) spezialisiert sich auf Krebs-, Hepatitis‑ und HIV‑Therapien. Das Unternehmen verfügt über eine wachsende Onkologie‑Abteilung, die das KI‑Diagnosesystem integrieren könnte, um die Möglichkeiten zur Überwachung von Behandlungen zu verbessern.
Gilead ist in über 30 Ländern tätig und hat seinen Hauptsitz in Kalifornien. Das Unternehmen beschäftigt derzeit über 18 000 Mitarbeitende und gilt als führender Innovator im Bereich der Krebstherapien. Gilead Science wird von vielen als starker “Hold” angesehen, da das Unternehmen das Ziel verfolgt, die Gesundheitsgerechtigkeit zu verbessern und den Zugang zu lebensverändernden Therapien für alle zu erhöhen.

KI wird die Medizinbranche transformieren

Der Medizinbereich nutzt KI weiterhin, was die Tür zu effektiveren Methoden und Diagnosen geöffnet hat. Bereits gibt es KI‑Systeme, die Krankheiten diagnostizieren können, Alzheimer vorhersagen und die Kosten für die Krebsbehandlung senken. In Zukunft könnte das KI‑System zu einer internen Gesundheitsoption werden, die für jeden verfügbar ist.

KI‑Lungenkrebsdiagnose ist sinnvoll

Wenn man die Ergebnisse einer KI‑Lungenkrebsdiagnose‑Studie betrachtet, wird schnell klar, warum die Menschen begeistert sind. Die KI kann Tumorzellen genauer und zu geringeren Kosten als heutige Methoden bestimmen. Darüber hinaus wurde das System von Anfang an so konzipiert, dass es sich kontinuierlich anhand neuer Daten verbessert. Daher kann dieses Team dafür verantwortlich gemacht werden, in Zukunft Millionen von Leben zu verbessern.

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