Nun wieder etwas zu „Vergessene Fakten“
Lungenkrebs (Bronchialkarzinom) ist bei Männern die häufigste zum Tode führende Krebserkrankung. Zu 85% ist er auf das Rauchen zurückzuführen.
In „Nature Medicine“ wurde kürzlich eine interessante Studie publiziert, bei der Wissenschaftler der New York University rund um Dr. Aristotelis, einen Open-Source Deep-Learning-Algorithmus (von Google entwickelt und als open-source zur Verfügung gestellt) darauf trainiert wurde, zwei der häufigsten Arten von Lungenkrebs zu unterscheiden.
Dieser Lernalgorithmus,ist ein neurales Netzwerk, das die Mustererkennung in Bildern perfektioniert hat.
Die Forscher speisten hunderttausende Bilder in das Programm,aus einer öffentlichen Datenbank um den Algorithmus beizubringen, Bilder von erkranktem und gesundem Gewebe zu unterscheiden.
Sobald er dies gelernt hatte, Krebszellen mit einer Genauigkeit von 99% zu erkennen, war der nächste Schritt, der AI beizubringen, Adenokarzinom von Plattenepithelkarzinom zu unterscheiden, die die häufigsten Lungenkrebssubtypen sind. Unter dem Mikroskop sehen sie fast gleich aus, dabei müssen sie aber sehr unterschiedlich therapiert werden. Das schaffte das AI-Programm in 97% der Fälle. In der Hälfte der restlichen Fälle (1,5%) klassifizierten auch menschliche Pathologen den Tumortyp falsch, was unterstreicht, wie schwierig die Unterscheidung ist. Bemerkenswert, dass 45 der 54 von zumindest einem Pathologen falsch kategorisierten Bilder vom Algorithmus korrekt zugeordnet wurden.
Links auf dem Bild sind die Gewebeprobe, rechts die Einschätzung der AI (Adenokarzinom rot, Plattenepithelkarzinom blau).
Doch das neuronale Netzwerk der NYU lernte nicht nur das, sondern noch mehr – etwas, was bisher keinem Pathologen gelungen ist: nicht nur den Krebstyp, sondern auch dahinterliegenden genetischen Mutationen, die in jedem Tumor vorzufinden sind, zu identifizieren. Konkret konnte die AI vorhersagen, ob von 6 Genen, die alle mit Bronchialkarzinom assoziiert sind,abnormale Kopien vorlagen, mit einer Genauigkeit von 73-86%.
Das neuronale Netzwerk hatte gelernt, extrem feine Veränderungen am Aussehen einer Tumorprobe zu bemerken, die Pathologen nicht sehen können.
Diese AI Technologie könnte uns in Zukunft gesundheitlich weiterhelfen.
