Künstliche Intelligenz erkennt Krebs

KI kann Blutkrebs mit hoher Zuverlässigkeit erkennen

Ein Forschungsteam aus Deutschland hat nachgewiesen, dass Künstliche Intelligenz (KI) eine der häufigsten Formen von Blutkrebs – die Akute Myeloische Leukämie (AML) – mit hoher Zuverlässigkeit erkennen kann.

Die Akute Myeloische Leukämie (AML) ist laut dem „Kompetenznetz Leukämie“ mit jährlich 3,5 Neudiagnosen pro 100.000 Einwohnern zwar „eine seltene Erkrankung, aber die häufigste Form akuter Leukämien in Deutschland.“ Ein Forschungsteam hat nun nachgewiesen, dass Künstliche Intelligenz (KI) AML mit hoher Zuverlässigkeit erkennen kann.

Eine der häufigsten Formen von Blutkrebs

Wie das Deutsche Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) und die Universität Bonn in einer gemeinsamen Pressemitteilung schreiben, kann Künstliche Intelligenz eine der häufigsten Formen von Blutkrebs – die Akute Myeloische Leukämie (AML) – mit hoher Zuverlässigkeit erkennen.

Das haben Forschende des DZNE und der Uni Bonn im Rahmen einer Machbarkeitsstudie nun nachgewiesen. Den Angaben zufolge beruht ihr Ansatz auf der Analyse der Genaktivität von Zellen, die im Blut vorkommen.

In der Praxis eingesetzt, könnte dieses Verfahren herkömmliche Diagnosemethoden unterstützen und den Therapiebeginn womöglich beschleunigen. Die Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift „iScience“ veröffentlicht.

Künstliche Intelligenz in der Medizin

Künstliche Intelligenz ist in der Medizin ein vieldiskutiertes Thema, vor allem im Bereich der Diagnostik. „Wir wollten die Potentiale an einem konkreten Beispiel untersuchen“, erklärt Prof. Joachim Schultze, Forschungsgruppenleiter am DZNE und Leiter der Abteilung Genomik und Immunoregulation am LIMES-Institut der Universität Bonn.

„Weil dafür große Datenmengen erforderlich sind, haben wir Daten der Genaktivität von Zellen aus dem Blut ausgewertet. Dazu gibt es zahlreiche Studien und die zugehörigen Ergebnisse sind über Datenbanken zugänglich. Es gibt also einen enormen Datenpool. Wir haben quasi alles gesammelt, was derzeit verfügbar ist“, so der Wissenschaftler.

Eine Art Fingerabdruck der Genaktivität

Schultze und Kolleginnen und Kollegen ging es dabei um das „Transkriptom“: einer Art Fingerabdruck der Genaktivität. Denn in jeder Körperzelle sind je nach deren Zustand immer nur bestimmte Gene „eingeschaltet“, was sich im Profil der Genaktivität widerspiegelt. In der aktuellen Studie wurden genau solche Daten – sie stammten von Zellen aus Blutproben und umfassten tausende von Genen – untersucht.

„Das Transkriptom enthält wichtige Informationen über den Zustand von Zellen. Die klassische Diagnostik beruht jedoch auf anderen Daten. Wir wollten deshalb herausfinden, was eine Analyse des Transkriptoms mit Hilfe künstlicher Intelligenz, also mittels lernfähiger Algorithmen, leisten kann“, erläutert Schultze, der Mitglied ist im Bonner Exzellenzcluster „ImmunoSensation“.

„Langfristig möchten wir diesen Ansatz auf weitere Fragestellungen anwenden, insbesondere im Bereich der Demenzerkrankungen.“

Bislang größter Datensatz für eine Metastudie über AML

In der aktuellen Studie stand jedoch die AML im Fokus. Diese Form der Leukämie führt ohne adäquate Behandlung innerhalb von Wochen zum Tode.

Deshalb ist es laut dem „Kompetenznetz Leukämie“ außerordentlich wichtig, dass nach der Diagnose umgehend mit einer Therapie begonnen wird. “Der wichtigste Bestandteil der Behandlung ist die Chemotherapie mit einer begleitenden Therapie zur Behandlung der Nebenwirkungen. Dazu kann im Einzelfall eine Knochenmarktransplantation kommen”, erklären die Fachleute. Die Strahlentherapie spielt bei der AML eine untergeordnete Rolle.

Die Erkrankung geht einher mit der Vermehrung krankhaft veränderter Knochenmarkszellen, die letztlich ins Blut gelangen können. Dort treiben dann gesunde Zellen und Tumorzellen, deren Gene jeweils typische Aktivitätsmuster aufweisen.

Wie es in der Mitteilung des DZNE und der Uni Bonn heißt, gingen alle diese Aktivitätsprofile in die Analyse ein. Messdaten von über 12.000 Blutproben – diese stammten aus 105 verschiedenen Studien – wurden dabei berücksichtigt: der bislang größte Datensatz für eine Metastudie über AML.

Rund 4.100 dieser Blutproben kamen von Personen mit AML-Diagnose, die übrigen von Menschen mit anderen Erkrankungen oder von Personen, die als gesund eingestuft worden waren.

Enorm hohe Trefferquote

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler fütterten ihre Algorithmen mit Teilen dieses Datensatzes. Zum Input gehörte, welche Proben von AML-Patientinnen und -Patienten stammten und welche nicht.

„Die Algorithmen suchten dann im Transkriptom nach krankheitstypischen Mustern. Das ist ein Prozess der weitgehend automatisiert ablief. Man spricht von maschinellem Lernen“, erklärt Schultze. Mit der so erworbenen Mustererkennung wurden dann weitere Daten von den Algorithmen analysiert und klassifiziert, also eingeteilt in Proben mit AML und ohne AML.

„Uns war die Zuordnung, so wie sie in den Originaldaten verzeichnet war, natürlich bekannt, der Software jedoch nicht. Insofern konnten wir die Trefferquote überprüfen. Diese lag bei einigen Verfahren oberhalb von 99 Prozent. Wir haben diverse Verfahren aus dem Repertoire der künstlichen Intelligenz getestet. Es gab tatsächlich einen Algorithmus der besonders gut war, aber die anderen lagen nur knapp dahinter.“

Noch kein praxistauglicher Test entwickelt

In der Praxis eingesetzt, könnte dieses Verfahren laut dem Bonner Wissenschaftler herkömmliche Diagnosemethoden unterstützen und helfen, Kosten zu sparen. „Prinzipiell könnte eine Blutprobe ausreichen, die der Hausarzt entnimmt und zur Analyse an ein Labor weiterleitet. Ich würde schätzen, dass die Kosten unterhalb von 50 Euro liegen.“

Die klassische AML-Diagnostik sei sehr umfangreich. Den Angaben zufolge würden einzelne Verfahren daraus pro Durchlauf mit einigen hundert Euro zu Buche schlagen. „Allerdings haben wir noch keinen praxistauglichen Test entwickelt. Wir haben nur gezeigt, dass das Verfahren prinzipiell funktioniert. Also Grundlagen dafür gelegt, dass man einen Test entwickeln kann.“

Schultze betonte, dass die Diagnose der AML auch in Zukunft spezialisierte Fachärzte erfordere. „Es geht darum, den Experten ein Werkzeug an die Hand zu geben, das sie bei der Diagnose unterstützt. Hinzukommt, dass viele Patienten eine wahre Odyssee hinter sich haben, bis sie endlich beim Facharzt landen und dort eine endgültige Diagnose erhalten.“

Denn im Anfangsstadium können die Symptome einer AML ähnlich sein wie bei einer schweren Erkältung. Dabei ist dieser Blutkrebs eine lebensgefährliche Erkrankung, die schnellstmöglich behandelt werden sollte.

„Mit einem Bluttest, so wie er auf der Grundlage unserer Studie möglich scheint, wäre es denkbar, dass bereits der Hausarzt einen Verdacht auf AML abklärt. Und wenn sich dieser erhärtet, an einen Spezialisten überweist. Die Diagnose würde dann möglicherweise früher erfolgen als bisher und die Therapie könnte früher beginnen.“ (ad)