Lungenkrebs: KI-gestützte virtuelle räumliche Proteomik aus Histopathologie-Präparaten10. April 2026 Bild: ©sabida – stock.adobe.com Mittels räumlicher Proteomik lässt sich die Proteinexpression hochauflösend kartieren. Allerdings gibt es nach wie vor große Hürden auf dem Weg zu klinischen Anwendungen, darunter Kosten, Komplexität und Skalierbarkeit. Ein Modell mit Künstlicher Intelligenz (KI) zur computergestützten Generierung räumlicher Proteomikprofile aus Standard-Histopathologie-Präparaten, gefärbt mit Hämatoxylin und Eosin (H&E), präsentieren Dr. Zhe Li von der Stanford University School of Medicine und Kollegen. HEX (H&E to protein expression) biete einen kostengünstigen und skalierbaren Ansatz, um die räumliche Biologie zu analysieren, schreibt das Autorenteam um Li. Zudem ermögliche HEX die Identifizierung und klinische Anwendung interpretierbarer Biomarker für die Präzisionsmedizin. Deutliche Leistungssteigerungen gegenüber alternativen Methoden HEX wurde anhand von 819.000 Histopathologie-Bildausschnitten mit zugehöriger Proteinexpression aus 382 Tumorproben trainiert und validiert. Das KI-Modell sagte die Expression von 40 Biomarkern, die Immun-, Struktur- und Funktionsprogramme umfassen, präzise voraus. HEX zeigte deutliche Leistungssteigerungen gegenüber alternativen Methoden zur Vorhersage der Proteinexpression aus H&E-Bildern. Das Team aus Stanford hat einen multimodalen Datenintegrationsansatz entwickelt, der das ursprüngliche H&E-Bild mit KI-basierter virtueller räumlicher Proteomik kombiniert, um die Ergebnisvorhersage zu verbessern. Die Autoren wendeten HEX auf 6 unabhängige Kohorten von Patienten mit Nichtkleinzelligem Lungenkrebs an (insgesamt 2298 Patienten). Dabei konnte die multimodale Integration von HEX die prognostische Genauigkeit um 22 % und die Vorhersage des Ansprechens auf Immuntherapien um 24–39 % steigern, verglichen mit herkömmlichen klinisch-pathologischen und molekularen Biomarkern. Die biologische Interpretation offenbarte räumlich organisierte Tumor-Immun-Nischen, die prädiktiv für das Therapieansprechen sind. Dazu gehörten die Kolokalisation von T-Helferzellen und zytotoxischen T-Zellen bei Patienten mit Ansprechen sowie immunsuppressive tumorassoziierte Makrophagen- und Neutrophilenaggregate bei jenen ohne Ansprechen. (ja) Mehr zu Lungenkrebs: Leptomeningeale Metastasen beim NSCLC: Molekulare Subtypen und Therapien Lungenkrebs bei Amerikanern unter 50 Jahren im Zeitraum 2000–2021
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