Kürzere OP-Zeiten bei Leberkrebs dank neuer Analyse-Methode

Forscher von Fraunhofer Austria zeigen, dass KI-basierte Anomalie-Erkennung gute Resultate bei der Analyse von Leberproben liefert und aufwändige Untersuchungen reduzieren kann

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.

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.

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.

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.“

Fraunhofer Austria Research GmbH
Dr. Elisabeth Guggenberger
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E-Mail: presse@fraunhofer.at
Website: https://www.fraunhofer.at

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