KI bestimmt Brustkrebsrisiko durch Quetschen von Brustzellen

Forscher des City of Hope, einer Einrichtung für Krebsforschung und -behandlung, und der University of California, Berkeley (USA) haben eine neuartige mikrofluidische KI-Plattform entwickelt, die das Brustkrebsrisiko von Frauen auf Zellebene bestimmen kann.

Die Plattform, die erste ihrer Art, quetscht einzelne Brustepithelzellen und schafft so eine belastende Umgebung, um zu messen, wie diese sich verformen, erholen und unter Stress reagieren. Dies geht aus einer neuen Studie hervor, die in dem Fachjournal „eBioMedicine“ veröffentlicht wurde.

Da mehr als 90 Prozent der Frauen keine bekannte genetische Veranlagung für Brustkrebs oder eine familiäre Vorbelastung haben, könnte dieser innovative Ansatz eine wichtige Lücke in der Risikobewertung schließen und unzählige Leben retten.

„Frauen mit einem bekannten genetischen Risikofaktor für Brustkrebs können Maßnahmen ergreifen, wie beispielsweise ein Screening-Programm für ein höheres Risiko absolvieren. Alle anderen Frauen fragen sich: ‚Habe ich ein hohes Risiko?‘“, so Dr. Mark LaBarge, Professor am Department of Population Sciences des City of Hope. „Indem dieses Tool physikalische Zellveränderungen in quantifizierbare Daten umwandelt, erhalten Frauen etwas Greifbares, das sie mit ihren Ärzten besprechen können – nicht nur Risikoeinschätzungen, sondern Erkenntnisse, die direkt aus ihren eigenen Zellen gewonnen werden.“

Neuer Ansatz jenseits genetischer Risikomarker

Forschende der beiden Institutionen entwickelten einen Algorithmus für maschinelles Lernen, der Zellen mit Anzeichen beschleunigter Alterung identifiziert und misst und daraus einen individuellen Risikoscore berechnet. Die KI-Plattform verwendet dabei einfache Elektronik, die sich leicht und kostengünstig in großem Maßstab herstellen lässt.

„Unser Team ist nicht das erste, das die mechanischen Eigenschaften von Zellen misst. Andere Ansätze erfordern jedoch hochentwickelte Bildgebungstechnologien, die teuer, aufwendig und nur begrenzt verfügbar sind“, erklärt Dr. Lydia Sohn, Inhaberin des Almy C. Maynard und Agnes Offield Maynard Lehrstuhls für Maschinenbau an der UC Berkeley. „MechanoAge hingegen verwendet Computerchips, die einfacher als eine Apple Watch sind, und Bauteile aus dem Elektronikfachhandel, die günstig und einfach zu montieren sind. Dadurch ist das Gerät potenziell sehr gut skalierbar.“

Etwa sechs Prozent der Frauen, die an Brustkrebs erkranken, weisen bekannte genetische Mutationen auf. Für Frauen außerhalb dieser Gruppe wird das Risiko indirekt anhand von Bevölkerungsmodellen oder Messungen wie der Brustdichte abgeschätzt. Diese Ansätze können das individuelle Brustkrebsrisiko von Frauen sowohl über- als auch unterschätzen, was zu übermäßiger oder unzureichender Vorsorge, unnötiger Besorgnis oder übersehenen Warnzeichen führen kann.

Derzeit gibt es keinen nicht-genetischen Test, der Frauen mit einem erhöhten Brustkrebsrisiko identifizieren kann. Ein Nachteil der Mammographie ist, dass sie Krebs erst erkennen kann, wenn er bereits zu wachsen begonnen hat. Mit der MechanoAge-Plattform verlagerten Forscher den Fokus auf die Zellebene und berechneten das Risiko anhand physikalischer Veränderungen einzelner Zellen.

„Mechanisches Zellalter“ als neuer Biomarker

Mithilfe dieser Plattform machten die Forscher eine unerwartete Entdeckung: Brustzellen scheinen ein „mechanisches Alter“ zu besitzen, das unabhängig vom chronologischen Alter ist. Dies zeigt sich in der Reaktion der Zellen auf Belastung. Während Ingenieure die Alterung von Materialien wie Metallen, Beton und Polymeren untersuchen, ist dies das erste Mal, dass das mechanische Alter in biologischen Zellen quantifiziert wurde.

„Wir haben festgestellt, dass mit zunehmendem mechanischen Alter – bestimmt durch die Reaktion der Zellen auf Druck in unserem mikrofluidischen Gerät – das Brustkrebsrisiko steigt“, beschreibt Sohn.

Bei dieser Art des Mechano-Node-Pore-Sensing-Verfahrens wird ein elektrischer Strom durch einen flüssigkeitsgefüllten Kanal gemessen, ähnlich wie bei der Strommessung durch einen Draht. Durch den Kanal hindurchtretende Zellen unterbrechen den Stromfluss und liefern so Messwerte über Größe und Form der Zellen. Indem sie Teile des Kanals stark verengen, quetschen die Forscher die Zellen und messen anschließend, wie lange jede Zelle benötigt, um ihre normale Form wiederzuerlangen.

Mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen, die von den Forschern entwickelt wurden, konnten Unterschiede zwischen Zellen älterer und jüngerer Frauen festgestellt werden. Die Forscher fanden heraus, dass sich die physikalischen Eigenschaften von Brustzellen mit dem Alter verändern; Zellen älterer Frauen waren steifer und benötigten länger, um nach dem Quetschen in ihre ursprüngliche Form zurückzuschnellen.

Dann folgte eine überraschende Entdeckung: Bei einer Untergruppe jüngerer Frauen verhielten sich die Zellen wie die von älteren Frauen. Diese Zellen stammten von Frauen mit genetischen Mutationen, die ein hohes Brustkrebsrisiko mit sich bringen.

KI ermittelt Risikoscore auf Zellebene

Die Forscher verfeinerten daraufhin den Algorithmus, um einen Risikoscore basierend auf allen gemessenen mechanischen und physikalischen Eigenschaften der Zellen zu ermitteln. Mit diesem Algorithmus konnten Frauen mit bekannten genetischen Risiken erfolgreich identifiziert werden. Anschließend verglich das Team mithilfe dieser Methode Zellen von gesunden Frauen, von Frauen mit familiärer Vorbelastung für Brustkrebs sowie Zellen aus der gesunden Brust von Frauen mit Brustkrebs in der anderen Brust. „Wir konnten präzise feststellen, welche Frauen ein hohes Brustkrebsrisiko hatten und welche nicht“, erklärt LaBarge.

Diese Arbeit ist das Ergebnis einer über zwölfjährigen Zusammenarbeit der beiden Labore, in der ingenieurwissenschaftliche Innovationen mit Krebs- und Alternsforschung kombiniert wurden. Die langjährige Partnerschaft ermöglichte Entdeckungen, die keine der beiden Gruppen allein hätte erzielen können.

(lj/BIERMANN)

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