KI misst Mesotheliomtumoren genau und ermöglicht so bessere Behandlungsentscheidungen

Ärzte und Forscher des Niederländischen Krebsinstituts haben ein KI-Modell entwickelt, das Ärzten bei der Bewertung des Behandlungsansprechens bei Pleuramesotheliomen überlegen ist. Das Modell ist weitaus genauer als die aktuellen internationalen Standardkriterien (RECIST) und bietet Patienten mehr Sicherheit und maßgeschneiderte Behandlungen. Es verändert die Art und Weise, wie Ärzte Tumore beurteilen, radikal und könnte die Entwicklung neuer Behandlungsmethoden beschleunigen, indem es klinische Studien zuverlässiger und effizienter macht.

Ärzte bewerten das Ansprechen auf die Behandlung, indem sie das Tumorwachstum messen. Die aktuellen, durchmesserbasierten RECIST-Kriterien (siehe Kasten) sind für das Pleuramesotheliom nur begrenzt anwendbar, da dieser Krebstyp in einer dünnen, unregelmäßigen Schicht entlang der Lungenwand wächst. Wo misst man dann den Durchmesser, um festzustellen, ob die Therapie wirkt? Dies führt zu Verunsicherung und Frustration bei Patienten und Ärzten.

KI-Experten, Radiologen und Lungenärzte des Niederländischen Krebsinstituts (NKI) haben dieses Problem nun gelöst. Gemeinsam entwickelten sie das KI-Modell ARTIMES, das das gesamte Volumen eines Tumors messen und mit früheren Scans vergleichen kann.

Das ist für den Menschen nicht machbar. Es ist schwierig und zeitaufwändig, für jeden Pixel zu bestimmen, ob es sich um Tumorgewebe handelt oder nicht. Die Überprüfung, ob das KI-Modell es richtig gemacht hat, ist jedoch einfach.“

Sjaak Burgers, Lungenarzt

Den Menschen übertreffen

„Wir sind weltweit die Ersten, die nachweisen können, dass KI in diesem Bereich den Menschen überlegen ist und dass Ärzte ihre Entscheidungen tatsächlich darauf stützen können“, sagt Kevin Groot Lipman, technischer Arzt und Hauptautor der heute in Lancet Oncology veröffentlichten Studie. Die Forscher erstellten und testeten das KI-Modell mithilfe von Radiologen und mehr als 11.000 CT-Scans von über 2.000 Patienten in 121 Krankenhäusern weltweit.

Pulmonologen am NKI haben das Modell angenommen. Dass sie es bereits so kurz nach seiner Entwicklung nutzen können, ist keine Kleinigkeit. Denn ein KI-Modell, das lediglich das Tumorvolumen misst, sagt ihnen nicht, wann die Behandlung beginnen oder beenden soll. Deshalb gingen die Forscher den entscheidenden nächsten Schritt und entwickelten Leitlinien, um Ärzte bei ihrer Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Vom Arzt überprüft

„Wir können das Ansprechen des Tumors auf Behandlungen jetzt viel genauer beurteilen“, sagt Burgers. „Wir können das mangelnde Ansprechen viel früher als bisher feststellen. Dadurch kann ein Patient die Behandlung früher abbrechen und, wenn möglich, auf eine andere Behandlung umsteigen. Das gibt nicht nur Sicherheit, sondern erspart unseren Patienten auch unnötige Nebenwirkungen und senkt die Gesundheitskosten.“ Die Messungen des KI-Modells werden immer von einem Arzt überprüft.

Aufgrund der internen Ausnahmeregelung der vorliegenden EU-Vorschriften ist es nur Ärzten des Niederländischen Krebsinstituts gestattet, das Modell zu verwenden, da es dort entwickelt wurde. „Wir möchten natürlich, dass Patienten weltweit davon profitieren“, sagt Groot Lipman. „Wir sind dabei, das Modell für den Einsatz in anderen Krankenhäusern zuzulassen. Außerdem warten wir gespannt auf einen Vorschlag der EU, den Zulassungsprozess für diese Art von Medizinprodukten zu vereinfachen.“

Schock

„Ich gehe davon aus, dass dieses Modell für Ärzte und Forscher außerhalb des Mesotheliom-Bereichs ein Schock sein wird“, prognostiziert er. Ab heute können Forscher weltweit damit beginnen, das Mesotheliom-KI-Modell selbst zu nutzen, das online öffentlich verfügbar ist. Das NKI testet bereits KI-Modelle für Lungenkrebs und Hirnmetastasen. „Dadurch wird sich ein völlig neues Forschungsfeld eröffnen. Wir gehen davon aus, dass KI auch bei vielen anderen Tumorarten helfen kann.“

Das Modell soll die Suche nach neuen Behandlungsmethoden verbessern, indem es klinische Studien zuverlässiger und effizienter macht. In einem Test mit Daten aus acht klinischen Studien konnte das Forschungsteam nachweisen, dass die KI-Messungen deutlich genauer sind als die derzeit verwendeten Kriterien (siehe Kasten). „Dadurch können wir die Wirksamkeit neuer Behandlungen in klinischen Studien besser beurteilen.“

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