Darmkrebs: KI-Modell erkennt in Gewebeproben mehrere genetische Merkmale gleichzeitig

Ein internationales, interdisziplinäres Forschungsteam unter Leitung von Prof. Jakob N. Kather vom Else Kröner Fresenius Zentrum (EKFZ) für Digitale Gesundheit an der TU Dresden hat mit seinem neuen KI-Modell sieben unabhängige Patientenkohorten aus Europa und den USA analysiert.

Das Modell erkennt genetische Veränderungen und daraus resultierende Gewebeveränderungen bei Darmkrebs anhand von Gewebeschnittbildern. Dadurch könnte die Diagnostik künftig schneller und kostengünstiger erfolgen. Für die Entwicklung des Modells, dessen Validierung sowie die Datenanalyse arbeiteten Experten der Datenwissenschaft, Informatik, Epidemiologie, Pathologie und Onkologie eng zusammen.

Die multizentrische Studie analysierte fast 2000 digitalisierte Gewebeschnitte von Patienten mit Darmkrebs aus sieben unabhängigen Kohorten in Europa und den USA. Dabei umfassten die Proben sowohl Schnittbilder von Gewebeproben als auch klinische, demografische und lebensstilbezogene Daten.

Vielzahl genetischer Veränderungen direkt vorhersagbar

Auf dieser Grundlage entwickelten die Forschenden ein neuartiges „Multi-Target-Transformer-Modell“, das eine Vielzahl genetischer Veränderungen direkt aus standardmäßig histologisch gefärbten Gewebeschnitten von Darmkrebsproben vorhersagen kann. Frühere Studien waren meist darauf beschränkt, jeweils nur eine genetische Veränderung vorherzusagen – gleichzeitig auftretende Mutationen sowie die damit einhergehenden Veränderungen im Gewebe blieben weitgehend unberücksichtigt.

„Bisherige Deep-Learning-Modelle und die Analyse der zugrunde liegenden Gewebeveränderungen beziehen sich in der Regel auf nur jeweils eine Mutation. Unser neues Modell kann viele Biomarker gleichzeitig identifizieren, so auch bislang klinisch nicht beachtete. Das konnten wir in mehreren unabhängigen Kohorten nachweisen. Dabei haben wir festgestellt, dass viele Mutationen gehäuft in mikrosatelliteninstabilen (MSI) Tumoren auftreten“, erklärt Marco Gustav, Erstautor der Studie und Wissenschaftler am EKFZ für Digitale Gesundheit der TUD.

Modell erkennt gemeinsame visuelle Muster

Gewisse Arten von Darmkrebs können anhand der Mikrosatelliteninstabilität (MSI) klassifiziert werden. Mikrosatelliten sind kurze, sich wiederholende DNA-Sequenzen, die über das gesamte Genom verteilt sind. Bei Krebs kann es zur MSI kommen, wenn diese Sequenzen infolge eines Defekts im DNA-Reparatursystem instabil werden. Die MSI dient als wichtiger Biomarker, um Patienten zu identifizieren, die von einer Immuntherapie profitieren könnten.

„Das deutet darauf hin, dass verschiedene Mutationen zusammen zum veränderten Erscheinungsbild des Gewebes beitragen. Das Modell erkennt also gemeinsame visuelle Muster – anstatt genetische Veränderungen unabhängig voneinander zu identifizieren“, fügt Gustav hinzu.

Die Forschenden zeigten, dass ihr Modell bei der Vorhersage zahlreicher Biomarker wie BRAF– oder RNF43-Mutationen und MSI direkt aus pathologischen Präparaten genauso gut abschnitt wie bereits etablierte Modelle – und manche von ihnen sogar übertraf. Die pathologische Expertise zur Beurteilung von Gewebeveränderungen anhand histologischer Schnitte wurde von erfahrenen Medizinern eingebracht. Dr. Nic Reitsam vom Universitätsklinikum Augsburg war dabei maßgeblich an der Studie beteiligt. Derzeit plant das Forschungsteam, diesen Ansatz auch auf andere Krebsarten zu übertragen.

Die Studie entstand in interdisziplinärer Zusammenarbeit zahlreicher Wissenschaftler an führenden Forschungseinrichtungen in Europa und den USA. Neben der TUD und dem Dresdner Universitätsklinikum waren u. a. die Medizinische Fakultät der Universität Augsburg, das Nationale Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) in Heidelberg, das Fred Hutchinson Cancer Center in Seattle (USA), die Medizinische Universität Wien (Österreich) und die Mayo Clinic (USA) beteiligt.

Else Kröner Fresenius Zentrum (EKFZ) für Digitale Gesundheit

Das EKFZ für Digitale Gesundheit an der TU Dresden und dem Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden wurde im September 2019 gegründet. Es wird mit einer Fördersumme von 40 Millionen Euro für eine Laufzeit von zehn Jahren von der Else Kröner-Fresenius-Stiftung gefördert. Das Zentrum konzentriert seine Forschungsaktivitäten auf innovative, medizinische und digitale Technologien an der direkten Schnittstelle zu den Patienten. Das Ziel ist dabei, das Potenzial der Digitalisierung in der Medizin voll auszuschöpfen, um die Gesundheitsversorgung, die medizinische Forschung und die klinische Praxis deutlich und nachhaltig zu verbessern.