Neuer KI-Score verbessert die Überwachung myelodysplastischer Neoplasien

Forscher von Weill Cornell Medicine haben eine neue KI-basierte Methode zur Beurteilung von Patienten mit einer Form von Blutkrebs entwickelt, die als myelodysplastische Neoplasien bezeichnet wird. Die am 30. Juni in Leukemia veröffentlichte Methode vergleicht die physischen Standorte und morphometrischen Merkmale (Größe und Form) jeder hämatopoetischen Zelle in der Knochenmarksprobe des Patienten mit denen im gesunden Knochenmark, um einen Score zu erstellen, der die Schwere der Erkrankung widerspiegelt.

Myelodysplastische Neoplasien (MDS) sind eine Form von Blutkrebs, die normalerweise ältere Erwachsene betrifft. Bei etwa einem Drittel der Patienten entwickelt sich ein aggressiverer Krebs namens akute myeloische Leukämie. MDS-Patienten müssen sich häufigen Biopsien unterziehen, um Anzeichen einer Remission oder einer Verschlechterung der Erkrankung festzustellen.

Grundsätzlich handelt es sich um eine chronische und fortschreitende Krankheit. Bei den aktuellen Methoden, die Pathologen zur Beurteilung von MDS-Proben verwenden, gibt es einige eindeutige Fälle und viele Grauzonen.“

Dr. Sanjay Patel, klinischer Leiter der Hämatopathologie und außerordentlicher Professor für Pathologie und Labormedizin, Weill Cornell Medicine

Genauere Diagnose

Aufbauend auf ihrer früheren Arbeit mithilfe von KI zur Entwicklung detaillierterer Bilder des menschlichen Knochenmarks entwickelten Dr. Patel und sein Mitarbeiter Dr. David Redmond, Assistenzprofessor für Computerbiologieforschung in der Medizin an der Weill Cornell Medicine, eine neue Methode unter Verwendung vollständig anonymisierter Patientenproben, die Patienten mit MDS und ihren Ärzten möglicherweise mehr Klarheit verschafft.

„Der Einsatz von KI zur Unterstützung bei der Betrachtung der räumlichen Architektur des Knochenmarks mithilfe allgemein verfügbarer Labortests ermöglicht es uns, unsere Fähigkeit zu verbessern, die Prognose von Patienten zu beurteilen und sie möglicherweise für Präzisionstherapien zu selektieren“, sagte Dr. Redmond.

Der MDS-Microarchitectural Perturbation Score (MDS-MAPS) bewertet Patientenproben anhand von 82 Merkmalen, die mit normalem Gewebe und verschiedenen genetischen Subtypen von MDS verbunden sind. Das Tool nutzt routinemäßig gesammelte Proben, Gewebefärbeprotokolle und Bildgebungstechnologien, die in den meisten pathologischen Abteilungen und Labors von Krankenhäusern implementiert werden könnten.

„Wir können für einen Patienten bei der Diagnose einen MDS-MAPS-Wert generieren und verfolgen, wie er sich im Laufe der Zeit verändert“, sagte Dr. Patel, der auch praktizierender Hämatopathologe am NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center ist.

Niedrigere Werte weisen darauf hin, dass die Probe eher gesundem Gewebe ähnelt, und höhere Werte weisen auf mehr krankheitsbedingte Veränderungen hin. Mithilfe von Computermodellen zeigten sie dann, dass das Tool den Krankheitsstatus von Patienten möglicherweise besser klassifizieren kann als aktuelle Methoden.

„Es destilliert etwas sehr Komplexes in einen numerischen Wert“, sagte Dr. Patel. „Für einen Patienten ist es einfacher zu verstehen, ob sein Score in die richtige oder falsche Richtung tendiert oder ob seine Krankheit eher stabil ist.“

Der nächste Schritt besteht darin, das Tool in größeren Kohorten von Patientenproben zu validieren und festzustellen, ob sein Einsatz die Patientenversorgung verbessert. Patel und Dr. Redmond werden mit Dr. Pinkal Desai, einem außerordentlichen Professor für Medizin an der Weill Cornell Medicine und einem Hämatologen/Onkologen am NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center, zusammenarbeiten, um zu untersuchen, wie das Tool an Proben von Patienten mit anderen Formen von MDS und zunehmend erkannten Vorläufererkrankungen funktioniert.

„Patienten mit MDS und damit verbundenen Vorläufererkrankungen weisen viele Mutationen als Teil der Krankheitsbiologie auf und die molekulare Signatur jedes Patienten ist anders“, sagte Dr. Desai, der auch klinischer Direktor des Englander Institute Precision Medicine Molecular Aging Institute ist. „Wir haben uns immer gefragt, ob diese Mutationen ein anderes räumliches Muster signalisieren und ob diese Muster einen Einfluss auf die Vorhersage haben, wie Patienten Fortschritte machen und auf Behandlungen ansprechen. Gemeinsam sind wir bereit, Technologie zur Beantwortung realer klinischer Fragen einzusetzen.“

Molekulare Hinweise

Die Forschung liefert auch neue Hinweise darauf, wie Mutationen in einem Tumorsuppressorgen namens TP53 zur Entwicklung und zum Fortschreiten von MDS beitragen können. Frühere Studien von Dr. Redmond und Dr. Shahin Rafii, Leiter der Abteilung für Regenerative Medizin bei Weill Cornell Medicine, haben die Architektur des gesunden Knochenmarks kartiert. Die aktuelle Studie zeigte, dass die gleiche Grundarchitektur im menschlichen Knochenmark vorhanden ist und dass mit fortschreitendem MDS Knochenmarkstammzellen zunehmend verloren gehen.

Dr. Redmond erklärte, dass in gesundem Gewebe Blutgefäße im Knochenmark dazu beitragen, die Stammzellen des Knochenmarks zu ernähren, die sich später zu Blut- und Immunsystemzellen entwickeln. Doch ein Rezeptor, CXCR4, der diese unterstützenden Wechselwirkungen ermöglicht, ist in Stammzellen von Patienten mit MDS, insbesondere bei solchen mit TP53-Mutationen, reduziert.

Wenn wir mehr über diese Wechselwirkungen erfahren, könnten gezielte Therapien entwickelt werden, die darauf abzielen, die Genexpression zu verändern oder dabei zu helfen, die normale Architektur und die Zell-Zell-Interaktionen im Knochenmark wiederherzustellen.

Die Informationen könnten auch dazu beitragen, die Methoden, die Pathologen zur Überwachung von Patienten mit dieser und anderen ähnlichen Knochenmarkserkrankungen einsetzen, weiter zu verfeinern, sagte Dr. Patel.

Quellen: