Verbesserung der Darmkrebsdiagnostik durch KI und Lasermessungen während der Dickdarmspiegelung
Team
Die Arbeitsgruppe ist ein interprofessionelles Team unter der Leitung von Prof. Dr. med. Alexander Hann am Universitätsklinikum Würzburg. Es vereint Mitarbeitende aus den Bereichen der Medizin, der Ingenieurswissenschaften, der Informatik mit Fokus auf KI und der Mathematik. Hinzu kommen Medizindoktorandinnen und Doktoranden (Abbildung 1).
Motivation und Innovation
Durch die Partizipation von Ärztinnen und Ärzten an der Arbeitsgruppe werden Probleme aus der täglichen Patientenversorgung direkt aufgegriffen. In direktem Kontakt mit Teammitgliedern aus den Bereichen Informatik, Mathematik und Ingenieurswissenschaften werden dann Lösungen in der Gruppe erarbeiten. Das Ziel bleibt dabei immer den Patientinnen und Patienten in der Klinik direkt helfen zu können. In dem hier vorliegenden Vorhaben spielt die Expertise des Medizindoktoranden Niklas Bauer eine wesentliche Rolle. Er hat vor seinem Medizinstudium einen Master of Science in Maschinenbau mit Fokus auf Lasersysteme und technische Optik an der Universität Stuttgart erworben. Im angestrebten Forschungsprojekt wird er als Bindeglied in der Kooperation mit dem Lehrstuhl für Technische Physik, der Julius-Maximilians-Universität Würzburg tätig sein.
Welche Ziele verfolgt das Projekt?
In dem vorliegenden Projekt nehmen wir uns des bisher ungelösten Problems an, Dickdarmkrebs bereits während der Endoskopie charakterisieren zu können. Hierzu wollen wir zum einen das endoskopische Bild (Abbildung 3) KI-basiert bewerten lassen. Zum anderen wollen wir neuartige laserbasierte Messungen der gasförmigen Bestandteile vornehmen, die als zusätzliche Informationsquelle für die KI dienen sollen. Die so generierte KI soll Tumore mit einer günstigen Prognose schneller diagnostizieren können.
Ansatz des Forschungsprojektes
Dickdarmkrebs ist eine der häufigsten Tumorerkrankungen in Deutschland und die dritthäufigste Todesursache bei Männern und Frauen. In den letzten Jahren wurden immer mehr molekulare Subtypen des Dickdarmkrebses identifiziert. Mit dem Aufkommen der immunologischen Therapien mittels Checkpoint-Inhibitoren gelang es zum ersten Mal, bestimme molekulare Subtypen, sogenannte mikrosateliteninstabile Tumore, allein mit dieser neuen Therapieform und ohne belastende Operation zu heilen. KI hat im Bereich der Vorsorge große Erfolge erzielt und wird bereits in der täglichen Praxis während der Endoskopie eingesetzt.
Die Arbeitsgruppe hat hier eigene KIs entwickelt und in multizentrischen Studien evaluiert. Im Falle des Dickdarmkrebs hat die KI jedoch noch keine wesentliche Rolle in der Endoskopie. Hier findet die Bestimmung der molekularen Tumorsubtypen mittels der zeitintensiven geweblichen Feindiagnostik statt. Verschieden Faktoren, die zu einer verbesserten Tumordiagnostik beitragen können, sind jedoch bekannt. Zum einen gibt es Hinweise, dass KI-basierte Tumordiagnostik am Endoskopiebild möglich und sinnvoll ist. Und zum anderen ist bekannt, dass das Mikrobiom eine zentrale Rolle bei verschiedenen Darmkrebstypen spielt. Veränderungen in der Zusammensetzung der Bakterienstämme beeinflussen die Menge oder gar die Anwesenheit von gasförmigen Fermentationsprodukten, organischen Anionen und flüchtigen organischen Verbindungen (VOC). Die optische Analyse dieser gasförmigen Verbindungen könnte eine vielversprechende Ergänzung zur Endoskopie sein, um eine Bewertung beispielsweise des Entzündungsstatus im Tumor, über das Ausmaß eines Krebsleidens oder eine mögliche Beurteilung der Prognose vorzunehmen.
Daher wollen wir im folgenden Vorhaben zum einen eine KI mittels retrospektiv gesammelten Bildern von Dickdarmkrebs vortrainieren. Gleichzeitig werden während der Dickdarmspiegelung von gesunden Probanden und von an Dickdarmkrebs Erkrankten Gasproben mit einer dafür entwickelten Apparatur abgenommen. Das so abgeleitete Gasgemisch aus CO2 und dem vom Mikrobiom und Darminhalt produziertem Gas wird mittels Fourier-Transform-Infrarotspektrometer am Lehrstuhl für Technische Physik, Julius-Maximilians-Universität Würzburg, charakterisiert. Resultierend daraus entsteht ein Spektrum, welches stoffspezifische charakteristische Absorptionsbanden aufweist - beispielhaft sind die Absorptionbanden von Methylmercaptan in Abbildung 4 gezeigt. Jedes gasförmige Molekül absorbiert Licht bei spezifischen Wellenlängen aufgrund von Massen- und Bindungsunterschiede der einzelnen Moleküle, was es ermöglicht, Informationen über die chemische Zusammensetzung zu erhalten. Zum Beispiel werden schwefelhaltige Verbindungen mit Darmkrebs in Verbindung gebracht, und zwar durch Faktoren wie das Vorhandensein von Methylmercaptan in den Darmgasen.
Welche Krebserkrankung soll behandelt werden?
Darmkrebs ist in Deutschland bei Männern die dritthäufigste und bei Frauen die zweithäufigste Krebserkrankung. Die Analyse des Gases, welches während der Koloskopie abgeleitet wird, soll einen Parameter zur Bestimmung des Gesundheitszustandes des Darms geben.
Warum soll das Forschungsprojekt unterstützt werden?
Eine Lösung der hier vorgestellten Probleme ist die Darmspiegelung in Kombination mit KI-basierter Bildauswertung und Gasanalyse zur Diagnosesicherung und Prognosestellung. Die Erstellung einer solchen KI kann direkt in den beteiligten Zentren Patienten und Patientinnen zugutekommen. Die geplante Veröffentlichung der KI und Forschungsdaten wird anderen Forschungsgruppen als Grundlage dienen und kann von der Industrie direkt für Medizinprodukte verwendet werden.