Künstliche Intelligenz soll die Diagnostik bei Brustkrebs unterstützen und Aufschluss über die Tumorrückbildung geben. Erste Studienergebnisse unter der Federführung des Uniklinikums Heidelberg weisen in diese Richtung.
Ein Algorithmus sagt die Tumorrückbildung nach einer Chemotherapie genauer voraus als Gewebeprobe und Bildgebung allein – so lautet das Ergebnis der Studie eines Teams von Wissenschaftlern unter Federführung des Universitätsklinikums Heidelberg. Sie werteten Untersuchungen zu verschiedenen Methoden des Maschinellen Lernens aus.
Erklärtes Ziel: weniger Operationen bei Brustkrebs
Bei rund einem Drittel der Brustkrebspatientinnen, die eine sogenannte neoadjuvante, der Operation vorgeschaltete Chemotherapie erhalten, bildet sich der Tumor vollständig zurück. Operiert werden sie bisher trotzdem, denn erst die Gewebeentnahme und -analyse bei der Operation zeigt eindeutig, ob alle Krebszellen abgestorben sind. Dies könnte sich durch einen lernenden Algorithmus, der mehrere Faktoren berücksichtigt, ändern. Der Algorithmus ermöglicht nach ersten Studienergebnissen eine zuverlässige Diagnostik. Dies berichten Wissenschaftler des Brustzentrums der Universitäts-Frauenklinik Heidelberg unter anderem mit Kollegen vom MD Anderson Cancer Center (Houston, USA) und dem Royal Marsen Hospital (London) in einem Artikel im European Journal of Cancer. Sie testeten im Rahmen der RESPONDER-Studie verschiedene Methoden des maschinellen Lernens anhand der Daten dreier in den letzten Jahren publizierter Studien aus Heidelberg, den USA und Südkorea mit insgesamt 457 Brustkrebspatientinnen. „Mit Hilfe dieses intelligenten Diagnostikwerkzeugs könnte zukünftig rund einem Drittel der Frauen mit vorgelagerter Chemotherapie und gutem Ansprechen die anschließende Operation erspart werden," so Studienleiter Prof. Dr. Jörg Heil, Leiter des Brustzentrums an Universitätsklinikum und Nationalem Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg. Ob der Algorithmus zuverlässig funktioniert, muss zuvor jedoch in einer weiteren Studie überprüft werden.s
Voraussetzung: zweifelsfreie Diagnose
Die Frage, wie gut eine Chemotherapie im Vorfeld der Operation angeschlagen hat, lässt sich – das haben aktuelle Studien gezeigt – weder mit bildgebenden Untersuchungen noch mittels Biopsie zweifelsfrei beantworten. „Das Problem bei der alleinigen Biopsie ist, dass das Tumorgewebe bei Brustkrebs häufig heterogen ist und entsprechend uneinheitlich auf die Therapie anspricht", erläutert Seniorautor Heil. „Nur weil die Gewebeprobe aus der Biopsie keine Krebszellen mehr enthält, heißt das nicht, dass der gesamte Tumor abgestorben ist." Eindeutige Klarheit bringt bislang erst die Untersuchung des bei der Operation entnommenen Gewebes. Die Behandlungsrichtlinie sieht daher vor, dass alle Frauen dem ursprünglichen Tumor entsprechend operiert werden. So wird Gewebe entnommen, obwohl möglicherweise gar kein Tumor mehr vorhanden ist.
Bei sehr gutem Ansprechen auf Chemotherapie künftig keine Operation
Um den Frauen mit sehr gutem Ansprechen auf die Chemotherapie eine unnötige Operation zu ersparen, machten sich die Heidelberger Wissenschaftler Methoden des Maschinellen Lernens zunutze: Ein rechnergestütztes System wird darauf trainiert, aus der gemeinsamen Analyse verschiedener Faktoren Zusammenhänge zu erkennen und darauf basierend eine belastbare Diagnose zu stellen. In den zuverlässigsten Algorithmus fließen insgesamt 27 Faktoren ein, wie etwa das Alter der Patientinnen, Merkmale des Tumors und die Ergebnisse einer Vakuum-assistierten Biopsie.
Die Wissenschaftler arbeiten nun noch daran, falsch positive Diagnosen zu vermeiden. „Aber schon jetzt ist die algorithmusgestützte Diagnostik im Vergleich zum aktuellen Stand ein deutlicher Gewinn, da die onkologische Sicherheit bei einem möglichen Operationsverzicht bei diesen Frauen gewährleistet wäre", ist sich Prof. Heil sicher. Es gab in der Validierungskohorte jedenfalls keine sogenannte falsch negative Diagnose.
Belastung verringern, Lebensqualität steigern
In der Behandlung von Brustkrebs stehen zunehmend, wo immer möglich, multimodale Ansätze bei gleichzeitiger Reduktion belastender Therapien im Fokus. Ziel ist es, die Lebensqualität der Patientinnen zu verbessern. So wird heute überwiegend brusterhaltend operiert. „Ich bin überzeugt, dass die Verwendung intelligenter Diagnostikwerkzeuge ein weiterer wichtiger Schritt auf diesem Weg ist", erläutert Prof. Heil. Der weitere Schritt ist nun eine prospektive Folgestudie unter Leitung des Heidelberger Brustzentrums. (sk)