Künstliche Intelligenz zeigt vielversprechende Ansätze bei der Vorhersage von Bauchspeicheldrüsenkrebs Jahre im Voraus

Wissenschaftler haben eine bahnbrechende Entdeckung im Kampf gegen Bauchspeicheldrüsenkrebs gemacht. Eine am 8. Mai in der Zeitschrift Nature Medicine veröffentlichte Studie zeigt das Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) zur genauen Vorhersage der Entwicklung der Krankheit, noch bevor Symptome auftreten. Das Forschungsteam unter der Leitung von Wissenschaftlern des Kopenhagener Universitätsklinikums in Dänemark und der Harvard Medical School in Boston hat die Erwartungen übertroffen, indem es das Risiko von Bauchspeicheldrüsenkrebs bis zu drei Jahre vor der Diagnose erfolgreich identifiziert hat.

Bauchspeicheldrüsenkrebs ist nach wie vor eine verheerende Krankheit. Nach Schätzungen der American Cancer Society (ACS) werden allein im Jahr 2023 in den USA etwa 64.050 Menschen mit dieser Krankheit diagnostiziert, was zu rund 50.550 Todesfällen führen wird. Die Überlebensrate über fünf Jahre in allen Stadien liegt lediglich bei 12 %. Eine frühzeitige Untersuchung und Erkennung spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Behandlungsergebnisse, aber die meisten Fälle werden in fortgeschrittenen Stadien diagnostiziert.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, nutzte das Forschungsteam KI- und maschinelles Lernen-Techniken, um umfangreiche medizinische Daten von sechs Millionen Patienten in Dänemark und drei Millionen Patienten in den Vereinigten Staaten zu analysieren. Dr. Chris Sander, ein Mitautor der Studie und Professor für Zellbiologie an der Harvard Medical School, betonte die Bedeutung großer und vielfältiger Datensätze für die Effektivität von KI. Obwohl nur ein kleiner Teil der Patienten letztendlich an Bauchspeicheldrüsenkrebs erkrankte, hatten die Forscher das Ziel, die Pfade derjenigen zu unterscheiden, die diagnostiziert wurden, von denen, die frei von Krankheit blieben.

Das KI-Modell untersuchte bis zu 2.000 Krankheitscodes aus dem medizinischen Verlauf jedes Patienten und identifizierte Muster, die die Wahrscheinlichkeit der Entwicklung von Krebs innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens vorhersagen konnten. Die zeitliche Abfolge dieser Krankheiten, unabhängig von ihrer Beziehung zur Bauchspeicheldrüse, erwies sich als entscheidender Faktor zur Bestimmung des Risikos. Durch die Analyse der Reihenfolge, in der die Krankheiten auftraten, konnten die Forscher prädiktive Signale erkennen und Einblicke in die Entwicklung von Bauchspeicheldrüsenkrebs gewinnen, einschließlich genetischer Faktoren und anderer prädisponierender Elemente.

Bei der Anwendung ihres KI-Modells zur Vorhersage von Patienten mit dem höchsten Risiko identifizierten die Forscher etwa 320 von 1.000 Personen, die schließlich an Bauchspeicheldrüsenkrebs erkrankten. Die KI-Modelle zeigten je nach Zeitrahmen der Risikovorhersage unterschiedliche Genauigkeitsniveaus, wobei kürzere Zeiträume präzisere Ergebnisse lieferten. Dr. Harvey Castro, ein Experte für KI im Gesundheitswesen, lobte die Ergebnisse der Studie und betonte ihr Potenzial, Überwachungsprogramme für Hochrisikopatienten zu informieren und Behandlungsoptionen und -ergebnisse signifikant zu beeinflussen.

Die derzeitigen Screening-Methoden für Bauchspeicheldrüsenkrebs haben ihre Grenzen und stützen sich auf bildgebende Tests, Ultraschalluntersuchungen, Biopsien und Bluttests, die in der Regel nur bei Verdacht auf die Krankheit durchgeführt werden. Darüber hinaus können die Kosten und die Verfügbarkeit dieser Untersuchungen für Personen ohne Symptome oder nachgewiesene Risikofaktoren einschränkend sein. Falsch positive Ergebnisse dieser aktuellen Methoden belasten das Gesundheitssystem zusätzlich und verursachen unnötige Sorgen bei den Patienten.

Durch den breiteren Einsatz von KI-basiertem Screening könnten Personen, die sich unwissentlich in einem höheren Risiko befinden, frühere Diagnosen und schnellere Behandlung erhalten, um zu verhindern, dass sich die Krankheit in fortgeschrittenen Stadien entwickelt. Da die Studie jedoch retrospektiv angelegt ist, sind prospektive Anwendung und klinische Implementierung die nächsten Schritte. Dr. Sander betonte die Notwendigkeit weiterer Tests und Evaluationen im Gesundheitssystem mit dem ultimativen Ziel, das KI-basierte Screening möglicherweise einer breiteren Gemeinschaft zugänglich zu machen.

Obwohl die Integration von KI-Screening in die klinische Praxis Zeit in Anspruch nehmen kann, werden bedeutende Vorteile erwartet. Sander hob die potenziellen wirtschaftlichen Vorteile einer Verlagerung der Krebsversorgung auf frühere Erkennung und Behandlung hervor, da Behandlungen in fortgeschrittenen Stadien erheblich teurer sind. Die Forscher betonten auch die Bedeutung des Verständnisses der Familiengeschichte, der genetischen Tests und der Wachsamkeit für frühe Anzeichen wie Gewichtsverlust oder spät einsetzenden Diabetes. Lebensstiländerungen wie das Aufgeben des Rauchens, regelmäßige Bewegung und eine gesunde Ernährung können dazu beitragen, das Risiko von Bauchspeicheldrüsenkrebs weiter zu reduzieren.

Obwohl die Studie bestimmte Einschränkungen und Bedenken aufzeigt, wie die komplexe Behandlungssituation bei Bauchspeicheldrüsenkrebs, unterstreicht sie das Potenzial der KI zur Revolutionierung der Frühdiagnose und Verbesserung der Behandlungsergebnisse für Patienten. Weitere Forschung und Exploration sind erforderlich, um die Effektivität und Verallgemeinerbarkeit von KI-Modellen zu verbessern und letztendlich bessere Behandlungsoptionen und Ergebnisse für Patienten mit Bauchspeicheldrüsenkrebs zu erzielen.

Die Studie erhielt finanzielle Unterstützung von verschiedenen Organisationen, darunter Stand Up to Cancer/Lustgarten Foundation, die Novo Nordisk Foundation und die National Institutes of Health.