KI-Modell erkennt Bauchspeicheldrüsenkrebs Jahre vor der klinischen Diagnose

Ein KI-Modell (REDMOD) kann die sehr frühen subtilen Gewebeveränderungen des duktalen Adenokarzinoms der Bauchspeicheldrüse erkennen, der häufigsten Form von Bauchspeicheldrüsenkrebs, die mit konventioneller Bildgebung und dem menschlichen Auge nur schwer zu erkennen ist, heißt es in einer online in der Zeitschrift veröffentlichten Studie Darm.

Als solches bietet es das Potenzial, die allzu häufige Diagnose einer tödlich verlaufenden Krankheit im Spätstadium auf eine Diagnose zu verschieben, die sich in einem frühen Stadium (Stadium 0) befindet und behandelbar ist, sagen die Forscher.

Obwohl REDMOD genauer war als erfahrene Radiologen, müssen Tests an Hochrisikopatienten durchgeführt werden, die als Patienten mit unerwartetem Gewichtsverlust und neu diagnostiziertem Diabetes definiert sind, bevor es in der klinischen Praxis umfassend eingesetzt werden kann, fügen sie hinzu.

Das duktale Adenokarzinom des Pankreas hat eine schlechte Überlebensrate. Normalerweise wird die Erkrankung erst spät diagnostiziert, wenn im Frühstadium keine Symptome und sichtbaren Gewebeveränderungen vorliegen, und sie schreitet rasch voran, erklären die Forscher.

Um diese Herausforderungen zu meistern, entwickelten die Forscher ein KI-Framework namens Radiomics-based Early Detection MODel (REDMOD), das speziell darauf ausgelegt ist, die subtilen Gewebetexturmuster (Radiomics) von sehr frühem Bauchspeicheldrüsenkrebs zu erfassen, die mit Standard-Computertomographiescans (CT) nicht sichtbar sind.

Das Framework umfasst eine automatisierte Pankreassegmentierung – eine klare Abgrenzung der Grenzen der Bauchspeicheldrüse vom umgebenden Gewebe/Organen, wodurch eine manuelle Durchführung mit dem damit verbundenen Risiko unterschiedlicher Genauigkeit entfällt.

Um seine Zuverlässigkeit und Wirksamkeit zu testen, verwendeten die Forscher REDMOD auf Abdomen-CT-Scans von 219 Patienten aus verschiedenen Krankenhäusern, bei denen nach der Untersuchung durch den Radiologen keine Anzeichen einer Krankheit festgestellt wurden, bei denen jedoch später Bauchspeicheldrüsenkrebs diagnostiziert wurde.

Bei 87 (40 %) waren es 3–12 Monate; bei 76 (35 %) waren es 12–24 Monate; und bei 56 (25 %) mehr als 24 Monate (bis zu etwa 3 Jahre) vor der Diagnose. Bei fast zwei Dritteln (64 %) der Patienten war die Erkrankung im Kopf der Bauchspeicheldrüse lokalisiert.

Ihre Scans wurden mit denen von insgesamt 1243 Patienten verglichen, bei denen die Krankheit bis zu drei Jahre später nicht aufgetreten war, und zwar nach Alter, Geschlecht und Scan-Datum.

Das Durchschnittsalter derjenigen, bei denen später Bauchspeicheldrüsenkrebs diagnostiziert wurde, betrug 69 Jahre, lag jedoch zwischen 34 und 88 Jahren; und das Durchschnittsalter der Vergleichsgruppe betrug 64 Jahre, lag jedoch zwischen 34 und 88 Jahren.

REDMOD erkannte die „unsichtbare“ Signatur eines präklinischen duktalen Pankreas-Adenokarzinoms durchschnittlich 475 Tage vor der klinischen Diagnose.

„Dieses Zeitfenster ist von großer Bedeutung, da eine solche Früherkennung die Heilungswahrscheinlichkeit und das Überleben erheblich erhöhen würde“, betonen die Forscher.

„Tatsächlich deuten Modellstudien darauf hin, dass der Anteil lokalisierter Erkrankungen zunimmt [pancreatic ductal carcinomas] von 10 % auf 50 % würden die Überlebensraten mehr als verdoppeln, was unterstreicht, dass der Zeitpunkt der Diagnose der entscheidende Faktor für die Überlebensergebnisse ist“, fügen sie hinzu.

Und REDMOD schnitt besser ab als Radiologen: Es war fast doppelt so empfindlich – die Fähigkeit, echte statt falscher positiver Ergebnisse zu erfassen – bei der genauen Erkennung „unsichtbarer“ früher bösartiger Zellveränderungen: 73 % im Vergleich zu 39 %. Und es war fast dreimal so genau wie Radiologen bei Fällen, die mehr als zwei Jahre vor der klinischen Diagnose entdeckt wurden: 68 % gegenüber 23 %.

Außerdem wurden etwas mehr als 81 % der Scans in einer unabhängigen Gruppe (539 Patienten) aus mehreren Krankenhäusern und 87,5 % im öffentlichen NIH-PCT-Datensatz des US National Institutes of Health (80 Patienten) korrekt als frei von Bauchspeicheldrüsenkrebs identifiziert.

Die festgestellten präklinischen Veränderungen waren ein zuverlässiger Indikator für eine spätere klinische Erkrankung, da REDMOD bei 90–92 % der Scans das gleiche Ergebnis lieferte, als derselbe Patient einige Monate zuvor erneut gescannt wurde.

Die Forscher erkennen verschiedene Einschränkungen ihrer Ergebnisse an, unter anderem, dass sie nicht auf einer ethnisch vielfältigen Patientengruppe basierten.

Dennoch kommen sie zu dem Schluss: „Diese Studie validiert REDMOD als vollautomatisches KI-Framework, das in der Lage ist, die Bildsignaturen der Stufe 0 zu identifizieren.“ [pancreatic ductal adenocarcinoma] bei normaler Bauchspeicheldrüse, wobei dies mit erheblichen Vorlaufzeiten und einer Leistung erreicht wird, die erfahrenen Radiologen überlegen ist.“

Sie fügen hinzu: „Während die prospektive Validierung für die Bestätigung des klinischen Nutzens von größter Bedeutung ist, stellt das REDMOD-Framework einen bedeutenden Fortschritt in Richtung eines Paradigmenwechsels für sporadische Behandlungen dar.“ [pancreatic ductal adenocarcinoma] Von einer symptomatischen Diagnose im Spätstadium bis hin zu proaktiver präklinischer Intervention, die konkrete Hoffnung auf bessere Ergebnisse bei dieser herausfordernden Krankheit bietet.“

Quellen: