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KI erkennt Krebs und hilft bei der Behandlung

"Unser Job ist nicht einfach, Krebs zu behandeln – es geht um neue Wege, wie wir Krebs behandeln.“ Dieses Zitat von Institutsleiter David B. Agus auf der Startseite des Lawrence J. Ellison Institute for Transformative Medicine der USC (University of South California) ist hier Programm – ein Programm, das mit dem Einsatz von KI in der Krebsforschung, -diagnose und -therapie in eine neue und vielversprechende Phase eintritt.

 

Auf einen Blick: KI bringt gezieltere Krebsdiagnosen und -behandlungen

Mit KI raschere Fortschritte bei Krebsdiagnose und -therapie: Oracle unterstützt die Forschung am Ellison-Institut der University of South California.

 

Fast 150 Jahre nach Einführung der modernen Gewebefärbung zur Krebserkennung diagnostizieren Ärzte die Krankheit immer noch ähnlich wie damals. Sie betrachten nach wie vor jede Biopsieprobe unter dem Mikroskop und untersuchen verdächtige Bereiche – gewissermaßen eine diagnostische Odyssee. Und dies, obwohl neue Technologien es heute erlauben, molekulare Marker, wie etwa DNA-Mutationen, zu identifizieren. Diese können Hinweise liefern, auf welche Therapien ein Patient am besten ansprechen könnte.

In diesem Bereich bahnt sich eine Revolution an. Sie ist zumindest teilweise der bahnbrechenden Forschungsarbeit am Ellison-Institut zu verdanken. Dort entdeckt man gerade mit der Einführung künstlicher Intelligenz in die Krebsforschung und -behandlung das Potenzial, diese beiden Bereiche der Onkologie neu zu erfinden – ganz ähnlich wie bereits im Transportwesen (selbstfahrende Autos und selbstfliegende Flugzeuge), in der Bildung (Chatbot-Berater), im Finanzwesen (vorausschauende Investitionsmodelle) und in einer Reihe anderer Sektoren.

 

Algorithmen lernen Diagnose

Frage an einen Pathologen: „Wenn es etwas gäbe, das ein Computer für Sie tun könnte, was wäre das?“ – Antwort: „Er soll mir sagen, wo ich suchen muss,“ berichtet Dan Ruderman, Bereichsleiter für Analytik und maschinelles Lernen am Institut und Assistenzprofessor für Forschungsmedizin an der Keck School of Medicine an der USC. „Digitale Pathologie, das ist der Bereich, in dem die Medizin das Silicon Valley einholen wird. Computer zeigen, dass sie Dinge erkennen, die wir mit dem Auge nicht sehen können. Wir verwenden also Techniken, die ursprünglich für andere Bereiche perfektioniert wurden, und übertragen sie auf die Pathologie.“

Der Ansatz des Instituts funktioniert so: Bilder mit Scheiben von Biopsien werden gescannt und diese visuellen Daten mit KI-Algorithmen analysiert, die darauf trainiert sind, onkologisch relevante Problembereiche zu erkennen. Nach ausreichender Schulung kann der Algorithmus nicht nur Krebs erkennen, sondern sogar eine Behandlungsempfehlung aussprechen. Der Einsatz von Deep Learning und neuronalen Netzen soll anspruchsvolle Diagnosen selbst in Entwicklungsländern verfügbar machen, wo es in bestimmten Regionen möglicherweise weit und breit nur einen Arzt mit Erfahrungen in der Krebsdiagnose gibt.

„Für jeden Patienten wird ein grundlegendes diagnostisches Bild erstellt – aber es gibt nicht überall jemanden, der das interpretieren, den Subtyp des Krebses bestimmen und eine bestimmte Medikamentenbehandlung empfehlen kann“, sagt Ruderman. „Wenn aber die KI das hinbekommt, wird das den Krankenhäusern nicht nur Geld sparen, sondern auch eine bessere Versorgung der Patienten ermöglichen".

 

Patienten und Forscher Hand in Hand

Das Ellison-Institut ist laut Ruderman insofern eine Besonderheit, als hier eine etablierte Forschergruppe auf eine ebenso etablierte klinische Gruppe stößt und sich beide auf die Entdeckung neuer Wege zur Diagnose und Behandlung von Krebs konzentrieren.

Das Institut errichtet gerade ein neues 5G-fähiges Gebäude in West Los Angeles, wo ein Community Outreach Team, ein Think Tank für Gesundheitspolitik, Bildungsveranstaltungen und sogar eine Kunstgalerie untergebracht werden sollen. Vor allem soll die neue Einrichtung jedoch Forscher und Patienten zusammenbringen und es ermöglichen, den Fortschritt eines Patienten von der Diagnose bis zum Behandlungsergebnis zu verfolgen. „Dieser Gedanke ist wirklich innovativ", sagt Ruderman. "Die Patienten können die Forschungslabors besichtigen und mit den Forschern darüber sprechen, was die da tun. Und die Forscher wiederum werden so besser verstehen, was die Patienten durchmachen."

Das erweiterte Forschungsteam des Ellison-Instituts, unterstützt durch das Programm Oracle for Research, umfasst auch Computerexperten von Oracle sowie Technologieressourcen und ermöglicht es Ruderman und anderen Wissenschaftlern, neben ihrer Laborforschung auch Computerexperimente durchzuführen.

"Oracle for Research wurde entwickelt, damit Forscher die Leistungsfähigkeit des Cloud Computings nutzen können und so in die Lage versetzt werden, einige der schwierigsten Probleme der Welt zu lösen", sagt Alison Derbenwick Miller, Vizepräsidentin von Oracle for Research. "Wir bieten Zugang zur Oracle Cloud und zu technischen Beratern, die mit den Forschern zusammenarbeiten. Am Ellison-Institut wird dadurch das Team Patienten–Arzt–Forscher stärker ausgebaut und der Ansatz zur Verbesserung der Diagnose und Behandlung von Patienten erweitert."

 

Massive Workloads – und das ist erst der Anfang

Die 3D-Bildgebung, die im Mittelpunkt der Pathologieforschung steht, ist rechenintensiv und erfordert einen enormen Speicherbedarf. So benötigen etwa die Daten von nur 1000 Patienten – mit 100 Bildern à 10 Gigabyte pro Patient – 1 Petabyte an Speicherplatz; das entspricht 1 Million Gigabyte. Die Patientendaten stammen nicht nur von den Patienten der Klinik selbst, sondern auch aus öffentlichen Quellen wie dem Cancer Genome Atlas und der Australischen Brustkrebs-Gewebebank.

Um einen derart massiven und noch dazu hochgradig skalierungsintensiven Rechenbedarf zu bewältigen, verwendet das Institut Oracle Autonomous Database, Oracle Cloud Infrastructure Bare Metal Compute Instanzen und Oracle Cloud Storage, außerdem Oracle Cloud Infrastructure FastConnect für die Netzwerkkonnektivität.

„Wir haben mit Oracle Cloud neuronale Netzwerke aufgebaut, und jetzt, wo wir Proben dreidimensional betrachten, haben wir viel, viel mehr Daten. Das wird das System erheblich stärker belasten und entsprechend mehr Berechnungen erfordern“, sagt Ruderman.

 

„Wir wollen eine ganz grundlegende Frage beantworten: Erfahren wir entscheidend mehr über einen Patienten, wenn wir diese zusätzliche Dimension in der Pathologie betrachten?“

Dr. Dan Ruderman, Direktor für Analytik und maschinelles Lernen am Institut

 

"Durch die Nutzung der autonomen Fähigkeiten bei Oracle entfällt ein Großteil der manuellen IT-Arbeit, die sonst bei Standarddatenbanken erforderlich ist", sagt Muhammad Suhail, Hauptproduktmanager bei Oracle Cloud Infrastructure. "Dr. Rudermans Team verwendete vier CPUs und wollte auf acht gehen. Wir haben ihnen einfach gesagt, wo sie den Button finden können. Den haben sie angeklickt, und jetzt läuft das Data Warehouse mit acht CPUs, ohne irgendeine Ausfallzeit.“

Sorgen hinsichtlich irgendwelcher Skalierungsprobleme gehören im Institut der Vergangenheit an, seit hier die Oracle Autonomous Database im Einsatz ist. Und Ruderman freut sich, dass er jetzt „mehr über Wissenschaft und weniger über Technik nachdenken kann".

 

… bis hin zur besseren „Customer Journey“ des Patienten

Damit nicht genug! Die größte Umwälzung in der Arbeit des Instituts steht noch bevor: künstliche Intelligenz nicht mehr allein für die Diagnose, sondern auch für Experimente – wobei die Wissenschaftler tatsächlich Experimente virtuell im Computer durchführen. So berichtet Ruderman von Plänen, KI einzusetzen, um komplexe 3D-Muster zu interpretieren und festzustellen, ob diese Bilder mehr Informationen liefern, als aus 2D-Ansichten abgeleitet werden können. „Wir wollen eine ganz grundlegende Frage beantworten: Erfahren wir entscheidend mehr über einen Patienten, wenn wir diese zusätzliche Dimension in der Pathologie betrachten?", sagt Ruderman.

Besonders erfreulich findet Ruderman die Anwendung der Forschung im Institut auf die Verbesserung des Lebens von Klinikpatienten. „Wir wollen alles über die Patienten-Pipeline erfahren“, sagt er. „Anstatt uns nur auf den Teil zu konzentrieren, den wir als Forscher für wichtig halten, nehmen wir alle Teile in den Blick. Das gibt uns eine Perspektive auf die „Journey“ des Patienten und wie wir sie verbessern können. Ich hoffe, dass dadurch jeder in meinem Team eine Vorstellung davon bekommt, wie sich seine Arbeit auf die Versorgung eines Patienten auswirkt.“

Diese spezifische Vision der Zukunft in der Patientenversorgung und in der Forschung ist ein entscheidender Vorteil, wie Derbenwick Miller hervorhebt: „Wir wollen Patienten, Klinikärzte, Forscher und eben Cloud Computing in einer einheitlichen Umgebung zusammenbringen. Der Ansatz des Ellison-Instituts zielt darauf ab, Diagnose und Behandlung von Krebs rasch weiterzuentwickeln und zu verbessern – letztlich hin zu mehr Lebensqualität und einer besseren Prognose für die Patienten.“

 

Kontakt:

Ein spannendes Thema, über das ich gerne mit Ihnen spreche, per E-MailLinkedInXing oder Twitter. Sabine Leitner, Sr. Marketing Manager.

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