Projektförderung KI-gestütztes Infrarot-Imaging hilft bei der Diagnostik von Krebs
Eine Landesförderung soll helfen, ein neues Bildgebungsverfahren anhand von Prostata- und Harnblasenkrebs aus dem Labor in die klinische Anwendung zu bringen.
Besonders bei Krebserkrankungen ist eine frühe und präzise Diagnose wichtig für den weiteren Krankheitsverlauf und die Heilungsaussichten. Forschende des Zentrums für Proteindiagnostik (PRODI) der Ruhr-Universität Bochum (RUB) haben ein neues Verfahren der digitalen Bildgebung entwickelt, das die Erforschungsmöglichkeiten urogenitaler Tumoren erweitert und auch die Diagnostik unterstützen könnte. Die Weiterentwicklung des sogenannten Label-freien IR-Imaging wird im REACT-EU-Ausstattungsprogramm zur Förderung der Digitalisierung in der klinischen Medizin- und Gesundheitsforschung vom Land Nordrhein-Westfalen mit knapp 600.000 Euro gefördert.
Aus dem Labor in die klinische Anwendung
Um durch die Kombination aus Label-freiem Infrarot-(IR)-Imaging und der Auswertung der erhaltenen Bilddaten mit neuesten bioinformatischen Verfahren eine höchstpräzise spektrale Auswertung des Gewebes zu ermöglichen, setzt das Team des Projekts auf Künstliche Intelligenz (KI). Ein Quantenkaskadenlaser-gestütztes IR-Imaging-Mikroskop der neusten Generation soll hier eine präzise Analyse in kürzester Zeit erlauben.
„Mithilfe der hier geförderten Ausstattung können wir die Methode des KI-gestützten IR-Imagings weiterentwickeln und aus dem Labor näher an den klinischen Arbeitsalltag heranführen“, so Klaus Gerwert. „Darauf haben wir in den vergangenen Jahren kontinuierlich mit unseren Kooperationspartnern in Herne und Bochum hingearbeitet. Die stete Weiterentwicklung könnte es uns zukünftig erlauben, eine erstmalige Validierung der Methode außerhalb eines Forschungslabors zu wagen.“ Gerwert und sein Team richten hierzu eine transportable Version des IR-Imagings ein, welche zur Testung zum Beispiel ins pathologische Institut gebracht werden kann. Parallel werden die so gewonnenen Daten und Erkenntnisse genutzt, um die in der Entwicklung befindlichen KI-Modelle für Prostata- und Harnblasenkarzinome zu verbessern und tiefergehend mit klinischen Daten zu korrelieren, um so die Grenzen der Methodik auszuloten.
Ermöglicht wird das durch die enge Kooperation mit der Klinik für Urologie des Marien Hospitals Herne und dem Institut für Pathologie der RUB. So soll die Methode primär in einer Studie zum Prostatakarzinom evaluiert werden. Prostatakarzinome sind aktuell die häufigste Tumorerkrankung mit der zweitgrößten Sterblichkeit bei Männern in Deutschland. Wenn sich bei einem Patienten Auffälligkeiten ergeben, wird zur weiteren Diagnostik eine Gewebeprobe der Prostata entnommen. Die gewonnenen Proben werden durch einen Pathologen histologisch beurteilt. Die Bewertung der Biopsien erfordert einen hohen Grad an Training und Erfahrung, um eine möglichst präzise Diagnose zu stellen. Das Label-freie IR-Imaging könnte hier eine wertvolle Unterstützung in der modernen klinischen Diagnostik werden. Sie analysiert das Gewebe nicht nur morphologisch, sondern im gleichen Schritt auch auf molekularer Ebene und kann so – so die Hoffnung der Forscher – ein gezielteres Vorgehen unterstützen. Nach einer erfolgreichen initialen Anwendung beim Prostatakarzinom wird das System auch auf Harnblasenkarzinome übertragen.