KI verbessert Krebsdiagnose
Ein Forscherteam entwickelte eine KI-basierte Methode, um Tumorgewebe schneller zu untersuchen. Eine präzise Analyse von Gewebeproben ist so auch während einer Operation und ohne Hilfe eines Pathologen möglich.
Die von Wissenschaftlern des Max-Planck-Instituts für die Physik des Lichts (MPL) und der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) entwickelte neue Methode kombiniert eine physikalische Untersuchung von Gewebeproben mit der Analyse durch künstliche Intelligenz (KI). Die Methode ist zeitsparend und kann während der Operation innerhalb von 30 Minuten und ohne die Hilfe eines Pathologen durchgeführt werden. Patienten müssen so keine zweite Operation durchmachen.
Eine vom Fraunhofer-Institut für Prozessautomatisierung (IPA) entwickelte Gewebezerkleinerungsmaschine zerlegt zunächst die Gewebeprobe in einzelne Zellen. Diese werden dann mit der Echtzeit-Verformbarkeitszytometrie RT-FDC untersucht.
Die RT-FDC analysiert zunächst die physikalischen Eigenschaften der Zellen auf Größe, Form und Verformbarkeit. Dabei liefert sie in kurzer Zeit Bilder, ohne dass eine Markierung der Zellen notwendig ist. Bis zu 1.000 Zellen pro Sekunde sind mit der Mikrofluidtechnik möglich. Die Daten dienen als Biomarker, die von einer KI ausgewertet und auf das Vorhandensein von Tumorgewebe analysiert werden. Die Methode eignet sich auch zur Diagnose entzündlicher Darmerkrankungen.
Geplant ist es, die neue Methode in der klinischen Anwendung einzusetzen, um die pathologische Untersuchung zu unterstützen oder zu ersetzen.
„Dies war eine Proof-of-Concept-Studie – die Methode konnte das Vorhandensein von Tumorgewebe in unseren Proben sehr schnell und präzise bestimmen. Der nächste Schritt wird darin bestehen, weiterhin sehr eng mit Klinikern zusammenzuarbeiten, um festzustellen, wie diese Methode am besten in die Klinik übertragen werden kann“, sagt Dr. Despina Soteriou, eine der Studienautoren.
An der Studie waren Wissenschaftler des Max-Planck-Instituts für die Physik des Lichts (MLP), des Max-Planck-Zentrums für Physik und Medizin (MPZPM), der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) und des Uniklinikum Erlangen beteiligt. Ihre Ergebnisse veröffentlichten die Forscher in der Fachzeitschrift Nature Biomedical Engineering.
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