Wien/Graz (OTS) – Eine Leberkrebs-Diagnose zieht häufig eine
Operation nach sich – mit
dem Ziel, das gesamte befallene Gewebe vollständig zu entfernen. Um
sicherzustellen, dass kein Tumor im Organ verbleibt, wird das
entnommene Gewebe während des Eingriffs histologisch untersucht.
Diese Analyse kostet Zeit: Die Patientinnen und Patienten bleiben
währenddessen in Narkose, das OP-Personal ist gebunden, und mit jeder
Minute steigt das Risiko für Komplikationen. In einem
Forschungsprojekt konnte nun gezeigt werden, dass die Kombination von
optischer Kohärenztomographie (OCT) mit KI-basierter Anomalie-
Erkennung schnelle und gute Ergebnisse bei der Analyse von
Lebergewebe liefert und das Potenzial hat, den Prozess in Zukunft zu
beschleunigen. Die Ergebnisse wurden im renommierten Fachmagazin
Scientific Reports veröffentlicht.
Zwtl.: Die OCT-Technologie: Ein 3D-Blick ins Innere
OCT ist ein Messverfahren, das oft in der Augenheilkunde
eingesetzt wird, beispielsweise um den Sehnerv zu untersuchen. Mit
Hilfe von Lichtwellen werden präzise 3D-Scans des Gewebes erzeugt,
die einen nichtinvasiven Blick ins Innere ermöglichen. Die Methode
ist äußerst schnell: Die 3D-Abbildungen entstehen in Sekunden. An der
Uniklinik Aachen kam daher die Idee auf, die bewährte Technik zu
nutzen, um während der Tumor-Operation Bilder des Gewebes
anzufertigen. Noch nie zuvor war die Methode in diesem Gebiet
angewendet worden. Gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für
Produktionstechnologie IPT wurden 173 Scans von 69 Patient*innen–
vorerst noch unter Laborbedingungen – zu Testzwecken angefertigt.
Darunter befanden 88 Scans von gesundem Gewebe und 85 von
verschiedenen Krebsarten.
Zwtl.: Eine noch nie dagewesene Kombination
Nun wurde die neuartigen Daten mit einer Methode aus dem Bereich
des Machine Learning ausgewertet, die im Vergleich zu den bisher
angewandten Methoden ein weitaus schnelleres Training der KI
ermöglicht: mittels Anomalie-Erkennung. Insbesondere dann, wenn mehr
gesunde Proben als bösartige vorliegen, eignet sich diese Methode
besonders gut. Ulrich Krispel, Experte für Anomalie-Erkennung bei
Fraunhofer Austria, sagt: „ Das Besondere an dieser Methode ist, dass
für das Training dieser KI nur Gutdaten benötigt werden, also
Aufnahmen von gesundem Gewebe. Die Methode erkennt dann Abweichungen
von der Norm sehr zuverlässig. Wir haben mit den verfügbaren Daten
eine durchschnittliche Korrektheit von 81 Prozent erreicht und
dadurch gezeigt, dass die Anomalie-Erkennung gut als
Entscheidungshilfe in diesem Fall geeignet ist. Unsere Arbeit hat den
‚proof of concept‘ erbracht. “
Die Kombination der zwei Methoden stellt eine Weltneuheit dar: Es
handelt sich bei dieser Arbeit um die erste Anwendung von KI-
basierter Anomalie-Erkennung in der Untersuchung von OCT-Aufnahmen
von Lebergewebe.
Zwtl.: Ergebnis in Sekunden
Ergebnisse – also eine Klassifikation, ob auf den Aufnahmen
gesundes Gewebe oder ein Gewebe mit Tumor zu sehen ist – liegen nach
wenigen Sekunden Rechenzeit vor und ermöglichen schnell eine
Entscheidung über das weitere Vorgehen in der Operation.
Die Korrektheit der Klassifikation kann dann wie gewohnt durch
eine histologische Untersuchung überprüft werden. Laut den
Ergebnissen der Studie ist zu erwarten, dass sich die Klassifikation
je nach Krebsart in den allermeisten Fällen bestätigt: Eine Krebsart
wird mit 94,3 % Korrektheit sehr gut erkannt, eine weitere mit 84.5%
und eine dritte mit 65.9%.
Iakovos Amygdalos, der Mediziner am Uniklinikum Aachen, der die
Idee zur Erprobung von OCT in diesem Fachgebiet hatte, ist mit den
ersten Ergebnissen zufrieden: „ Ich denke dieser Ansatz bietet großes
Potenzial für die Entwicklung eines schnellen und präzisen
intraoperativen Diagnosewerkzeugs zur Charakterisierung verdächtiger
Leberläsionen. So könnte man in Zukunft die Operation deutlich
verkürzen, das Personal entlasten und den Eingriff
patientenfreundlicher machen. “
Die Umsetzung im Operationssaal statt wie bisher unter
Laborbedingungen wird nun Gegenstand weiterer Forschungen sein.
Caroline Girmen vom Fraunhofer IPT sagt: “ Mit diesem Projekt haben
wir den Grundstein dafür gelegt, OCT als intraoperatives
Bildgebungsverfahren für die Leberchirurgie zu etablieren. Die
nächsten Schritte werden sein, die Technologie unter realen OP-
Bedingungen zu erproben und die Sensorik so zu miniaturisieren, dass
sie sich langfristig nahtlos in den chirurgischen Workflow integriert
und ergänzend zur histopathologischen Untersuchung funktioniert. “
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