KI in der Immuntherapie

11.09.2019

Immuntherapien können helfen, Krebs zu besiegen. Viele Therapien schlagen aber nicht bei allen Krebspatienten gleich an oder rufen extreme Nebenwirkungen hervor. Ziel eines aktuellen Forschungsprojekts ist, Tumoren mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz automatisch über ihr individuelles Immunprofil und ihre Mikroumgebung zu klassifizieren, um Patienten die bestmögliche Therapie zu empfehlen.

Erhöht KI in der Immuntherapie die Heilungschancen bei einer Krebserkrankung? (Bildnachweis: iStock©twinsterphoto)

Die Idee, Krebszellen mithilfe des eigenen Immunsystems zu bekämpfen, ist nicht neu. Bereits 1867 dokumentierte der Bonner Chirurg Wilhelm Busch, dass sich der Tumor einer Krebspatientin nach einer absichtlich herbeigeführten Infektion zurückbildete. Heute, mehr als 150 Jahre später, gibt es auf dem Gebiet der Immuntherapie große Fortschritte. Eindrucksvoll dokumentiert dies der 2018 an die beiden amerikanischen und japanischen Wissenschaftler James P. Allison und Tasuku Honjo verliehene Nobelpreis für Medizin.

Digitale Profilerstellung als Teil der Immuntherapie

Trotz der aktuellen Erfolge bedarf es weiterer grundlegender Arbeiten, um die Patienten bestimmen zu können, die von einer Immuntherapie profitieren. Ein gemeinsames Forschungsprojekt der Ludwig-Maximilians-Universität München, der Technischen Universität München und der Industriepartner Definiens AG und Morphisto GmbH will eine Analysemethode für Patienten mit Harnblasen- und Prostatakarzinomen entwickeln, mit welcher die Vorhersage schneller und präziser möglich ist.

Beim ImmunoProfiling-Verfahren wird der Krebs über sein individuelles Immunprofil und seine Mikroumgebung durch Analyse von Bilddaten der bösartigen Gewebeveränderungen als kalter oder warmer Tumor klassifiziert. Im Gegensatz zum „kalten Tumor” zeichnet sich ein „warmer Tumor” durch ein aktives Immunsystem aus. Das Forscherteam nutzt neben histopathologischen Bildern, also Aufnahmen von pathologischen Gewebeschnitten, auch klinische Daten. Für die Verarbeitung dieser multimodalen Eingabedaten ist eine Netzwerkarchitektur erforderlich.

Als geeignetes Werkzeug bieten sich Algorithmen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz an, und hier speziell die sogenannten „tiefen neuronalen Netzwerke”. Sie können die für die Vorhersage relevanten Merkmale zur Beschreibung des zellularen Mikromilieus automatisch bestimmen und sind im Vergleich zu alternativen Verfahren wie zum Beispiel randomisierten Entscheidungsbäumen von Vorteil. Für Tumorpatienten kann das Forschungsprojekt erhebliche Verbesserungen bedeuten.

ImmunoProfiling mittels Neuronaler Netzwerke

Das Kooperationsprojekt „ImmunoProfiling mittels Neuronaler Netzwerke” wurde von der Bayerischen Forschungsstiftung im Rahmen des Programms „Hochtechnologien für das 21. Jahrhundert” von Mai 2017 bis Oktober 2019 mit einer Summe von 487.200 € gefördert.

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