Deutsches Kooperationsprojekt

KI erkennt Hautkrebs-Metastasen

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Berlin -

Erstmalig wurde ein KI-basiertes Verfahren zur Erkennung von Hautkrebs-Metastasen entwickelt. Dabei handelt es sich um ein deutsches Kooperationsprojekt dreier Universitätskliniken. Für die Hautkrebs-Diagnostik könnte es zum Standard werden.

Gemeinsam mit Kolleg:innen der Universitätskliniken Essen und Bremen gelang es dem Dermatologen Philipp Jansen vom Uniklinikum Bonn, ein KI-basiertes Verfahren zur Erkennung kleinster Hautkrebs-Metastasen in Lymphknoten zu entwickeln.

Melanom-Diagnostik bislang aufwändig

Wenn schwarzer Hautkrebs über die Lymphbahnen streut, ist davon auszugehen, dass sich Tumorzellen in den nächstgelegenen Lymphknoten ansiedeln. Diese als Sentinel-Lymphknoten (SLN) oder Schildwächterlymphknoten benannten Gewebe werden zur Untersuchung entnommen und nach standardisierten Verfahren aufgearbeitet. Je nach Größe, Anzahl immunhistochemischer Färbungen und der Anzahl von Schildwächterlymphknoten kann diese Methodik sehr aufwändig sein. Pro Knoten sind sieben bis zehn Gewebeschnitte zur Untersuchung von Mikrometastasen notwendig. Bislang war dies das einzige anerkannte diagnostische Verfahren, um eine die Lymphknoten betreffende Metastasenbildung bei Hautkrebspatient:innen beurteilen zu können.

Genauigkeit: Bis zu 0,1 Millimeter

Dem Kooperationsprojekt um Jansen ist mit der Entwicklung eines KI-basierten Algorithmus zur Diagnostik eine Premiere gelungen. „Wir haben den Algorithmus so trainiert, dass er potenzielle Melanommetastasen für die weitere Untersuchung durch Pathologen hervorhebt, ohne dabei auf zusätzliche immunhistochemische Färbungen angewiesen zu sein“ erklärt Jansen. Auf diese Weise können Metastasen auf einzelnen Gewebeschnitten mit einer Empfindlichkeit von knapp unter 100 Prozent bis zu 0,1 mm genau identifiziert werden.

Basis für weitere Therapieoptionen

Der Nachweis oder das Fehlen von Tumorzellen in Schildwächterlymphknoten und deren Einstufung sind basal für die individuelle Prognose und Therapieentscheidung. „Unsere Ergebnisse zeigen, dass die KI-basierte SLN-Melanom-Metastasenerkennung ein großes Potenzial hat und zu einem routinemäßig eingesetzten Hilfsmittel für Pathologen werden könnte“, so Janssen. Zukünftig könne das KI-basierte Verfahren weiter ausgebaut werden. Die deutsche Gesellschaft für Dermatochirurgie (DGDC) hat das Projekt mit ihrem Publikationspreis 2023 ausgezeichnet.

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