de.wedoany.com-Bericht: Das neue Künstliche-Intelligenz-System Hetairos kann molekulare Subtypen von Hirntumoren allein anhand von routinemäßig angefertigten und gefärbten histologischen Schnitten vorhersagen und die Diagnosezeit von etwa zwei Wochen auf wenige Dutzend Minuten verkürzen. Das System wurde von einem Team unter der Leitung von Moritz Gerstung vom Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) und Felix Sahm von der Medizinischen Fakultät Heidelberg der Universität Heidelberg und dem Universitätsklinikum Heidelberg entwickelt.
Die Vielfalt der Hirn- und Rückenmarkstumoren ist groß. In den letzten Jahren hat die medizinische Fachwelt klargestellt, dass viele Tumoren gleichzeitig auf ihre molekularen Eigenschaften und ihr mikroskopisches Erscheinungsbild untersucht werden müssen, um zuverlässig diagnostiziert zu werden. Dabei gilt die DNA-Methylierungsanalyse als Goldstandard für die genaue Klassifizierung vieler Hirntumortypen. Solche Tests sind jedoch komplex, erfordern spezielle Labore, teure Geräte und ausreichend Tumormaterial. Die Ergebnisse liegen in der Regel erst nach etwa zwei Wochen vor, und in vielen Regionen der Welt fehlen sogar die notwendigen technischen Voraussetzungen.
Das Hetairos-System wurde mit über 11.000 digitalisierten Gewebeschnitten von 9.606 Patienten trainiert und validiert, wobei die Diagnosen hauptsächlich durch DNA-Methylierungsdiagnostik bestimmt wurden. Die Daten stammen von elf medizinischen Zentren auf vier Kontinenten. Das System kann insgesamt 102 verschiedene molekulare Tumorsubtypen unterscheiden und deckt damit nahezu das gesamte Spektrum der aktuellen WHO-Klassifikation der Tumoren des zentralen Nervensystems ab.
Die KI gibt nicht nur eine Diagnose ab, sondern zeigt auch an, wie sicher sie sich bei ihrer Einschätzung ist. In etwa 50 bis 70 Prozent aller Fälle kann Hetairos mit hoher Sicherheit eine Vorhersage treffen. In diesen Fällen mit hoher Konfidenz liegt die Genauigkeit bei etwa 87 bis 88 Prozent. Selbst wenn die KI unsicher ist, kann sie den möglichen Diagnosebereich in der Regel deutlich eingrenzen. Anstatt aus über hundert Tumorsubtypen auswählen zu müssen, bietet Hetairos dem Neuropathologen meist nur wenige mögliche Kandidaten an, was die Auswahl der anschließenden diagnostischen Tests erheblich vereinfachen kann.
In einem direkten Vergleich mit menschlichen Experten erhielten fünf erfahrene Neuropathologen aus verschiedenen internationalen Zentren 210 Fälle und wurden gebeten, allein anhand der Gewebeschnitte eine Diagnose zu stellen. Hetairos erreichte eine Genauigkeit von 68 Prozent, während die Experten im Durchschnitt bei 30 Prozent lagen. Berücksichtigte man die drei wahrscheinlichsten Diagnosen pro Fall, erzielte die KI 84 Prozent, die Experten etwa 50 Prozent. Darui Jin, einer der Co-Erstautoren der Studie, sagte, die Forschung zeige, dass künstliche Intelligenz in der Lage sei, molekulare Informationen direkt aus routinemäßigen Gewebeschnitten zu gewinnen.
In einer prospektiven Studie wurde Hetairos parallel zur klinischen Routinepraxis eingesetzt und analysierte 210 Tumorproben, wobei die KI-Ergebnisse die tatsächliche Diagnose oder Behandlungsentscheidung nicht beeinflussten. Die vollständige molekulare Diagnose dauerte im Durchschnitt etwa zwölf Tage, während Hetairos nach der Digitalisierung der gefärbten Gewebeschnitte auf handelsüblicher Computerhardware in nur zwölf Minuten Ergebnisse lieferte. Inklusive der Vorbereitung und Digitalisierung der Gewebeschnitte können die Ergebnisse in der Regel innerhalb von 24 Stunden bis zwei Tagen vorliegen.
Das System könnte besonders wertvoll sein, wenn traditionelle molekulare Methoden an ihre Grenzen stoßen, nicht genügend Tumormaterial für Gentests vorhanden ist oder molekulare Tests keine eindeutigen Ergebnisse liefern. Es hebt zudem Bereiche im Gewebeschnitt hervor, die für die Entscheidungsfindung besonders wichtig sind, und hilft Ärzten, die Grundlage der KI-Diagnose zu verstehen. Das Entwicklungsteam betont, dass die Technologie als unterstützendes Diagnosewerkzeug gedacht ist, nicht als Ersatz für die Molekularanalyse, sondern als deren gezielte Ergänzung und Beschleunigung. Sie könnte insbesondere in Ländern oder Regionen mit begrenzten Ressourcen einen wichtigen Beitrag leisten, da sie auf weltweit standardisierten Gewebeschnitten basiert. Aus wirtschaftlicher Sicht kostet eine DNA-Methylierungsanalyse in der Regel mehrere hundert Euro, während Hetairos vorhandene Gewebeschnitte nutzt.
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