Ein Forschungsteam der Medizinischen Fakultät der Universität zu Köln und des Universitätsklinikums Köln hat eine digitale Pathologieplattform auf Basis künstlicher Intelligenz entwickelt, die die Diagnose von Lungenkrebs revolutioniert hat. Die Plattform kann Gewebeschnitte von Lungenkrebspatienten vollautomatisch analysieren, die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Diagnose deutlich verbessern und eine zuverlässigere Grundlage für die Formulierung personalisierter Behandlungspläne bieten. Diese bahnbrechende Technologie vereinfacht nicht nur den herkömmlichen pathologischen Untersuchungsprozess, sondern stellt Pathologen auch leistungsfähigere Analysetools zur Verfügung, wodurch die diagnostische Effizienz und Genauigkeit verbessert wird, was letztendlich mehr Lungenkrebspatienten zugute kommt.
Kürzlich hat ein Forschungsteam der Medizinischen Fakultät der Universität zu Köln und des Universitätsklinikums Köln unter der Leitung von Dr. Yuri Tolkach und Professor Reinhard Bittner eine digitale Pathologieplattform auf Basis künstlicher Intelligenz gestartet. Diese neue Technologie kann eine vollautomatische Analyse von Gewebeschnitten von Lungenkrebspatienten durchführen und so die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Tumorerkennung verbessern.
Lungenkrebs ist eine der häufigsten Krebsarten beim Menschen und seine hohe Sterblichkeitsrate löst bei vielen Patienten große Angst aus. Heutzutage basieren die Behandlungsmöglichkeiten für Lungenkrebspatienten hauptsächlich auf einer pathologischen Untersuchung. Pathologen sind nicht nur in der Lage, mit bestimmten Molekülen verbundene genetische Veränderungen zu identifizieren, um Patienten personalisierte Behandlungspläne zu erstellen, sondern in den letzten Jahren schreitet auch die digitale Transformation der Pathologie voran und verändert die traditionellen pathologischen Untersuchungsmethoden erheblich.
Früher mussten Pathologen zur Beobachtung von Gewebeschnitten ein Mikroskop verwenden, heute können sie die Schnitte digitalisieren und direkt auf einem Computerbildschirm analysieren. Dieser digitale Ansatz steigert nicht nur die Effizienz, sondern legt auch den Grundstein für den Einsatz fortschrittlicher Analysemethoden der künstlichen Intelligenz. Durch künstliche Intelligenz können Forscher mehr krebsbezogene Informationen aus Pathologie-Folien extrahieren, was mit herkömmlichen Methoden nicht möglich ist.
„Unsere Plattform kann zur Entwicklung neuer klinischer Tools genutzt werden, die nicht nur die Qualität der Diagnostik verbessern, sondern auch neue Informationen über den Zustand eines Patienten liefern, beispielsweise darüber, wie er auf die Behandlung reagiert“, sagte Dr. Tolkach zur Validierung der Plattform Aufgrund seiner breiten Anwendbarkeit plant das Forschungsteam die Zusammenarbeit mit fünf pathologischen Forschungseinrichtungen in Deutschland, Österreich und Japan, um weitere Validierungsstudien durchzuführen.
Dieses Forschungsergebnis wurde in der Fachzeitschrift Cell Reporting Medicine veröffentlicht und markiert einen weiteren wichtigen Fortschritt in der Kombination von digitaler Pathologie und künstlicher Intelligenz. Durch diese Technologie wird die Diagnose von Lungenkrebs in Zukunft genauer sein und Ärzten und Patienten ein tieferes Verständnis der Krankheit ermöglichen.
Forschungspapier: https://dx.doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101697
Highlight:
1. Ein Forschungsteam der Universität zu Köln hat eine digitale Pathologieplattform auf Basis künstlicher Intelligenz gestartet, um eine vollautomatische Analyse von Lungenkrebs-Gewebeschnitten zu realisieren.
2. „Digitale Pathologie verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Lungenkrebsdiagnose, und Pathologen können mehr Informationen aus Schnitten extrahieren.“
3. ?Das Forschungsteam plant, mit internationalen Institutionen zur Verifizierung zusammenzuarbeiten und die weitverbreitete Popularisierung künstlicher Intelligenz in klinischen Anwendungen voranzutreiben.
Diese auf künstlicher Intelligenz basierende digitale Pathologieplattform hat der Diagnose von Lungenkrebs neue Hoffnung gegeben. Es ist zu erwarten, dass ihre zukünftige klinische Anwendung die Diagnose- und Behandlungserfahrung von Lungenkrebspatienten erheblich verbessern wird. Die internationale Zusammenarbeit des Forschungsteams deutet auch darauf hin, dass diese Technologie mehr Patienten auf der ganzen Welt zugute kommen wird.