Ein Team von Informatikern und Medizinern der Universität Münster hat neues Verfahren zur verbesserten Therapie bei Blutkrebs entwickelt. Die Methode zur Behandlung von Akuter Myeloischer Leukämie (AML) könne mittels künstlicher Intelligenz diverse genetische Merkmale von betroffenen Patientinnen und Patienten vorhersagen, teilte die Hochschule am Dienstag mit. Grundlage dafür sind demnach mehr als zwei Millionen Zellbilder in der KI, die anhand von hochauflösenden mikroskopischen Aufnahmen von Knochenmarkausstrichen erstellt wurden. So könnten künftig bereits am Tag der AML-Diagnose gezielte Therapieentscheidungen getroffen werden, ohne auf genetische Analysen warten zu müssen, hieß es.
Die Akute Myeloische Leukämie ist einer sehr aggressiven Form des Blutkrebses. Therapeutische Entscheidungen bei AML-Patienten basieren demnach unter anderem auf einer Reihe bestimmter genetischer Merkmale der Erkrankung. Zum Zeitpunkt der Diagnose liegen diese Informationen jedoch nicht vor, sondern müssen mit einem Gentest ermittelt werden. Da dieser teuer und zeitaufwendig ist, besteht laut Universität Münster ein großer Bedarf an kostengünstigen, schnellen und allgemein zugänglichen Tests zur Vorhersage dieser Anomalien.
Zwar könne das neue Verfahren die genetischen Analysen nicht ersetzen, hieß es. Die Methode trage dennoch dazu bei, sehr früh eine Idee davon zu bekommen, welche genetischen Veränderungen der Leukämie zugrunde liegen könnten. Das würde vor allem bei besonders aggressiven Erkrankungen helfen, bei denen man nicht auf die kompletten genetischen Analysen warten kann, erklärte die Hochschule.
Bei dem neuen Verfahren wurden die genetischen Veränderungen den Angaben zufolge aus extrem hochaufgelösten Multi-Gigabyte-Scans von ganzen Knochenmarkausstrichen von mehr als 400 AML-Patienten extrahiert. „Wir haben ein neuartiges und vollautomatisches Verfahren entwickelt, das mittels der Technik des maschinellen Lernens für eine komplexe Aufgabe trainiert wurde“, erklärte der Informatik-Professort Benjamin Risse: „In unserem Fall kann der zugrunde liegende Algorithmus die genetischen Merkmale und sehr feinen Muster in den großen histologischen Aufnahmen selbstständig erkennen.“
Die Studie, die in der medizinischen US-Fachzeitschrift „Blood Advances“ veröffentlicht wurde, liefert laut dem Forscher-Team eine wichtige Grundlage, beispielsweise für die Entwicklung ähnlicher Ansätze für andere Knochenmarkserkrankungen. Die Arbeit wurde mit Geldern der Europäischen Union und der Deutschen Forschungsgemeinschaft unterstützt.