Maschinelles Lernen verbessert die Krebs-Diagnostik

16.09.2019

© Charité – Universitätsmedizin / Jurmeister

Histologisches Schnittpräparat eines primären Lungenkarzinoms. Plattenepithelkarzinome der Lunge sowie des Kopf-Hals-Bereichs zeigen unter dem Mikroskop ein unspezifisches Wachstumsmuster in soliden Verbänden und lassen sich daher anhand ihrer Feinstruktur in der Regel nicht voneinander unterscheiden.

Forschern der Charité – Universitätsmedizin Berlin und des Deutschen Krebskonsortiums (DKTK) ist es gelungen, ein langjähriges Problem der Diagnostik bei Patienten mit Kopf-Hals-Tumoren zu lösen. Zusammen mit Wissenschaftlern der TU Berlin entwickelten sie mithilfe von künstlicher Intelligenz ein neues Verfahren, das anhand chemischer Veränderungen der DNA die Herkunft von entartetem Gewebe ermittelt. Die Einführung des Verfahrens in die klinische Routine wird derzeit erprobt.

Mehr als 17.000 Menschen in Deutschland erkranken pro Jahr an Kopf-Hals-Tumoren, also Krebs in der Mundhöhle, dem Kehlkopf, der Nase oder anderen Bereichen an Kopf und Hals. Bei einem Teil dieser Patienten entwickelt sich zusätzlich ein Lungentumor. „Hier lässt sich in den allermeisten Fällen nicht sicher entscheiden, ob es sich um eine Streuung – eine sogenannte Metastase – des Kopf-Hals-Tumors handelt oder um einen zweiten Tumor, also ein Lungenkarzinom“, erklärt Prof. Dr. Frederick Klauschen vom Institut für Pathologie der Charité. Zusammen mit Prof. Dr. David Capper vom Institut für Neuropathologie der Charité hat er die Studie geleitet. „Für die Therapie der Betroffenen hat diese Unterscheidung jedoch große Bedeutung“, betont Prof. Klauschen. „Während lokal begrenzte Lungenkarzinome mittels einer Operation potenziell geheilt werden können, haben Patienten mit einem metastasierten Kopf-Hals-Tumor eine deutlich schlechtere Überlebenschance und benötigen beispielsweise eine Radiochemotherapie.“

Normalerweise greifen Pathologen zur Unterscheidung zwischen Metastase und Zweittumor auf etablierte Methoden wie die Analyse der Feinstruktur des Tumors sowie den Nachweis charakteristischer Eiweiße im Gewebe zurück. Da Kopf-Hals-Tumoren und Lungenkarzinome hier jedoch große Ähnlichkeit zeigen, liefern diese Untersuchungen in einem Großteil der Fälle kein eindeutiges Ergebnis. „Um dieses Problem zu lösen, analysierten wir Gewebeproben hinsichtlich einer speziellen chemischen Veränderung der DNA, der sogenannten Methylierung“, erläutert Prof. Capper, der wie auch Prof. Klauschen wissenschaftliches Mitglied des DKTK am Standort Berlin ist. „Aus früheren Studien wissen wir, dass das Methylierungsmuster von Krebszellen sehr stark davon abhängig ist, aus welchem Organ der Tumor abstammt.“

Um diese Information nutzbar zu machen, wendete die Forschungsgruppe in Kooperation mit Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Professor für Maschinelles Lernen an der TU Berlin, Methoden der künstlichen Intelligenz an. Anhand von Methylierungsdaten mehrerer hundert Kopf-Hals- und Lungentumoren trainierten sie ein tiefes neuronales Netzwerk so, dass es lernte, diese Tumorarten zu unterscheiden. „Unser neuronales Netzwerk ist nun in der Lage, Lungenkarzinome und Metastasen von Kopf-Hals-Tumoren in den meisten Fällen mit einer Genauigkeit von über 99 Prozent zu unterscheiden“, unterstreicht Prof. Klauschen. „Damit Patientinnen und Patienten mit Kopf-Hals-Tumoren und zusätzlichen Lungentumoren schnellstmöglich von den Ergebnissen unserer Studie profitieren, erproben wir derzeit an der Charité die Einführung dieses neuen diagnostischen Verfahrens in die klinische Routine. Dazu gehört auch, die neue Methode in einer prospektiven Studie zu validieren, um in Zukunft eine flächendeckende Anwendung für alle Betroffenen zu ermöglichen.“

Auch Prof. Müller, der das Berliner Zentrum für Maschinelles Lernen leitet und in diesem Rahmen mit den Wissenschaftlern der Charité kooperiert, freut sich über die Ergebnisse der Arbeit: „Künstliche Intelligenz spielt in unserem täglichen Leben, der Industrie sowie der naturwissenschaftlichen und medizinischen Forschung eine zunehmend wichtige Rolle. Gerade in der Medizin ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz aber besonders komplex, daher kommen Forschungsergebnisse bislang nur selten direkt bei den Patientinnen und Patienten an. Das könnte sich jetzt ändern.“

Fakten, Hintergründe, Dossiers
  • Diagnostik
  • Krebsdiagnostik
  • Kopf-Hals-Tumore
  • künstliche Intelligenz
  • Krebs
  • DNA-Methylierung
  • maschinelles Lernen
Mehr über TU Berlin
  • News

    In Echtzeit dem Erstarren von Metallen zuschauen

    Materialwissenschaftler wollen mit Hilfe der 3D-Röntgentomoskopie das dendritische Wachstum besser verstehen und dafür die Geschwindigkeit zur Aufnahme von Röntgentomogrammen auf das Zwanzigfache erhöhen Wenn man Metall dabei zuschaut, wie es erstarrt, sieht es so aus, als ob lauter kleine ... mehr

    Neue Anwendungen für Mikrolaser in der Quanten-Nanophotonik

    Die Wissenschaft rund um Mikro- und Nanolaser erlebt einen weltweiten Hype.  In der Regel beschäftigen sich die Forscher und Forscherinnen vor allem mit der grundlegenden Physik dieser Laser. Welchen möglichen Nutzen diese extrem kleinen Laser in der Anwendung mal haben werden, ist dagegen ... mehr

    Röntgenholographie im Flug

    Wissenschaftler in der Arbeitsgruppe von Prof. Thomas Möller am Institut für Optik und Atomare Physik der TU Berlin ist es gemeinsam mit einem internationalen Team gelungen, eine neue Art der Holographie, die sogenannte „In-Flight Holographie“ zu entwickeln. Mit dieser speziellen Art von Rö ... mehr

Mehr über Charité
  • News

    Wie Künstliche Intelligenz seltene Krankheiten aufspürt

    Weltweit werden rund eine halbe Million Kinder Jahr für Jahr mit einer seltenen Erbkrankheit geboren. Eine sichere Diagnose ist schwierig und langwierig. Wissenschaftler der Universität Bonn und der Charité – Universitätsmedizin Berlin zeigen in einer Studie an 679 Patienten mit 105 verschi ... mehr

    Wie ein Virus seine Wirtszelle überlistet

    Ein Virus ist für seine Vermehrung von einer Wirtszelle abhängig. Doch wie bringt ein Virus seinen Wirt dazu, nicht nur die eigene, sondern auch die Virus-Erbinformation abzulesen und so Tochter-Viren herzustellen? Seit Jahrzehnten wird diese Frage am Beispiel des Bakteriophagen Lambda erfo ... mehr

    Prostatakrebs: Neues Computermodell erlaubt Prognose des Krankheitsverlaufs

    Wie wird eine gesunde Zelle zu einem Tumor? Um diese Frage zu beantworten, hat ein Forschungsteam der Charité – Universitätsmedizin Berlin zusammen mit internationalen Arbeitsgruppen fast 300 Prostatatumoren untersucht. Die Ergebnisse beschreiben, wie sich die Erbinformation einer Prostataz ... mehr

Ihr Bowser ist nicht aktuell. Microsoft Internet Explorer 6.0 unterstützt einige Funktionen auf Chemie.DE nicht.