MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Ein Forschungsteam der Universität Köln hat eine KI-gestützte digitale Pathologieplattform entwickelt, die Lungenkrebs schneller und präziser diagnostiziert und personalisierte Therapien ermöglicht.
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Eine innovative digitale Pathologieplattform, die auf Künstlicher Intelligenz basiert, wurde von einem Forscherteam der Universität zu Köln entwickelt. Unter der Leitung von Dr. Yuri Tolkach und Professor Dr. Reinhard Büttner von der Medizinischen Fakultät und dem Universitätsklinikum Köln ermöglicht diese Plattform eine vollautomatische Analyse von Gewebeschnitten bei Lungenkrebspatienten. Die neuen Algorithmen, die das Team entwickelt hat, erlauben es, digitalisierte Gewebeproben schneller und präziser als bisher am Computer zu analysieren.
Lungenkrebs zählt zu den häufigsten Krebserkrankungen beim Menschen und weist eine sehr hohe Sterblichkeitsrate auf. Die Wahl der Behandlung bei Lungenkrebs wird heute durch die pathologische Untersuchung bestimmt, wobei Pathologen auch molekular spezifische genetische Veränderungen identifizieren können, die eine personalisierte Therapie ermöglichen. In den letzten Jahren hat die Pathologie einen digitalen Wandel durchlaufen. Mikroskope sind weitgehend überflüssig geworden, da typische Gewebeschnitte digitalisiert und anschließend am Computerbildschirm analysiert werden. Die Digitalisierung ist entscheidend für die Anwendung fortschrittlicher Analysemethoden, die auf Künstlicher Intelligenz basieren. Durch den Einsatz von KI können zusätzliche Informationen über den Krebs aus pathologischen Gewebeschnitten extrahiert werden, die ohne diese Technologie nicht zugänglich wären.
Dr. Yuri Tolkach vom Institut für Allgemeine Pathologie und Pathologische Anatomie am Universitätsklinikum Köln, der die Studie leitete, erklärte: “Wir zeigen auch, wie die Plattform genutzt werden könnte, um neue klinische Werkzeuge zu entwickeln. Diese neuen Werkzeuge können nicht nur die Qualität der Diagnose verbessern, sondern auch neue Informationen über die Erkrankung des Patienten liefern, beispielsweise wie der Patient auf die Behandlung anspricht.”
Um die breite Anwendbarkeit der Plattform zu beweisen, wird das Forschungsteam eine Validierungsstudie zusammen mit fünf pathologischen Instituten in Deutschland, Österreich und Japan durchführen.
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