KI-gestützte elektronische Nase erkennt Eierstockkrebs

Mithilfe von maschinellem Lernen kann eine elektronische Nase frühe Anzeichen von Eierstockkrebs im Blut „riechen“. Die Methode ist präzise und könnte laut den Forschenden zukünftig zur Erkennung vieler verschiedener Krebsarten eingesetzt werden. Die Studie wurde in der Fachzeitschrift „Advanced Intelligent Systems“ veröffentlicht.

„Wir versuchen, den Geruchssinn von Säugetieren künstlich nachzubilden. Wir haben nun einen Algorithmus entwickelt, der Eierstockkrebs von Gebärmutterkrebs und gesunden Kontrollgruppen unterscheiden kann. Dabei nutzen wir die Daten einer elektronischen Nase“, erklärt Prof. Donatella Puglisi von der Universität Linköping in Schweden.

Bei Eierstockkrebs sind die Symptome oft unspezifisch und ähneln denen anderer, häufigerer Erkrankungen. Daher wird diese Krebsart meist erst in einem späten Stadium entdeckt, wenn die Überlebenschancen gering sind. Eine frühere Diagnose würde die Chancen auf eine rechtzeitige medizinische Versorgung erhöhen. Im Jahr 2022 wurden weltweit rund 325.000 neue Fälle von Eierstockkrebs und mehr als 200.000 Todesfälle gemeldet. Darüber hinaus schätzt der Weltkrebsforschungsfonds, dass diese Zahlen bis 2050 drastisch ansteigen werden.

Alte Technologie neu genutzt

Die Technologie der elektronischen Nase gibt es bereits seit etwa 60 Jahren. Der von den Forschern verwendete Prototyp verfügt über 32 Sensoren, die auf verschiedene flüchtige Substanzen reagieren, die von der untersuchten Probe abgegeben werden. Jede Krebsart gibt unterschiedliche flüchtige Substanzen ab, daher „riechen“ verschiedene Krebsarten unterschiedlich. Die Sensoren sind relativ einfach aufgebaut und im Handel erhältlich. Doch dank der rasanten Entwicklung von maschinellem Lernen und KI in den letzten Jahren lassen sich etablierte Technologien auf neue Weise einsetzen.

Die derzeitige Krebsvorsorge mittels Bluttests basiert auf der Suche nach einer Reihe von Biomarkern, die für die vermutete Krebsart spezifisch sind. Die Testanalyse ist jedoch langsam und oft ungenau. „Anders als bei Brustkrebs gibt es derzeit keine zuverlässige Methode zur Früherkennung von Eierstockkrebs. Diese Tests basieren häufig auf einem einzelnen Biomarker und sind nicht präzise genug, um die Krankheit in einem frühen Stadium zu erkennen. Unsere Methode ist daher nicht nur hinsichtlich der Genauigkeit, sondern auch in der Fähigkeit zur Früherkennung weit voraus“, berichtet Mitautor Jens Eriksson, Professor an der Universität Linköping in Schweden und Chief Technology Officer von VOC Diagnostics AB, dem Unternehmen, das die elektronische Nase entwickelt.

Hohe Genauigkeit dank KI und maschinellem Lernen

Die von den Forschenden entwickelte Methode benötigt keinen spezifischen Biomarker. Stattdessen erfasst die elektronische Nase eine Vielzahl flüchtiger Substanzen, die von Blutplasmaproben abgegeben werden. Die Daten werden anschließend mithilfe fortschrittlicher Modelle des maschinellen Lernens analysiert, um Muster zu identifizieren, die spezifisch für – in diesem Fall – Eierstockkrebs sind. Die Modelle werden anhand bekannter Proben aus einer Biobank trainiert. Das Verfahren erreicht eine Genauigkeit von 97 Prozent.

„Es ist ein einfacher Test, der nur 10 Minuten dauert und ein eindeutiges Ergebnis liefert. Unsere Methode ermöglicht es, viele Menschen kostengünstig zu testen und ist deutlich genauer als die derzeit auf dem Markt befindlichen Verfahren. Diese Studie ist eine Pilotstudie, aber wir hoffen, dass sie innerhalb von drei Jahren in die Krebsvorsorge integriert wird. Aktuell konzentrieren wir uns auf die Krebsfrüherkennung, aber die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig“, so Eriksson.

(lj/BIERMANN)

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