Künstliche Intelligenz identifiziert Pankreaskarzinom-Risikopatienten

Künstliche Intelligenz könnte künftig eine wesentliche Rolle in der Früherkennung von Pankreaskarzinomen spielen, wie eine Studie zeigt, die im Rahmen des virtuellen ESMO World Congress on Gastrointestinal Cancer (WCGC) präsentiert wurde. Die Inzidenz des Pankreaskarzinoms beträgt 100.000 Neuerkrankungen jährlich weltweit. 70–80% der Patienten werden in einem fortgeschrittenen Stadium diagnostiziert, zumal das Pankreaskarzinom im Frühstadium oft keine oder lediglich unspezifische Beschwerden verursacht. Non-invasive Tests auf Pankreaskarinome sind in Entwicklung und werden bald zur Verfügung stehen. Ein generelles Screening macht wenig Sinn, es wäre jedoch sinnvoll, diejenigen Personen mit einem erhöhten Risiko zu identifizieren und einem Screening zuzuführen. Dabei soll künstliche Intelligenz (Artificilal Intelligence / AI) nun helfen. Die Studie basiert auf Daten, die belegen, dass Patienten, die ein Pankreaskarzinom entwickeln den Hausarzt in den Monaten und Jahren vor der Diagnose öfters wegen gastrointestinaler Beschwerden und Rückenschmerzen konsultieren als Personen, die kein Pankreaskarzinom entwickeln werden. Künstliche Intelligenz soll nun helfen Personen mit typischen Beschwerdemustern zu identifizieren, die ein höheres Risiko aufweisen ein Pankreaskarzinom zu entwickeln. Die präliminäre Analyse umfasste 1.378 Datensätze aus Praxen für Allgemeinmedizin in Großbritannien. Die Patienten waren zwischen 15 und 99 Jahre alt und hatten in den Jahren 2005–2010 ein Pankreaskarzinom diagnostiziert bekommen. Alter, Geschlecht, Medikation in den zwei Jahren vor Diagnose flossen in die Analyse mit ein. Pro Patient, der ein Pankreaskarzinom entwickelte, wurden vier Probanden mit anderen Krebserkrankungen mit ihren Vergleichsdaten herangezogen. Die Daten wurden mittels AI ausgewertet und analysiert „Wir haben es hier mit riesigen Datenmengen zu tun“, erklärt Dr. Ananya Malhotra, Statistikerin an der London School of Hygiene &Tropical Medicine, London, UK. „Mit freiem Auge wäre es unmöglich hier Trends und Symptommuster zu erkennen.“ Die Pilotstudie ergab, dass dieses Modell bei den unter 60-Jährigen in der Lage war diejenigen Patienten, die ein höheres Risiko aufwiesen ein Pankreaskarzinom zu entwickeln, bis zu 20 Monate vor Diagnose zu detektieren. Das Modell hat weiters errechnet, dass etwa 1.500 Screening-test notwendig sind, um eine Person mit Pankreaskarzinom frühzeitig zu diagnostizieren. In einem nächsten Schritt sollen nun die Daten von gesunden Personen mit den Risikopatienten abgeglichen werden, um dieses Verhältnis zu verbessern und gezielteres Screening zu ermöglichen. „Der Screening-Test kann in Zusammenwirken mit weiteren Scans und Biopsien zu einer früheren Diagnose beitragen und so die Mortalität senken“, betont Malhotra. „Die AI unterstützt bei der frühzeitigen Identifikation von Risikopatienten, 20 Monate stellen somit ein ausreichendes Zeitfenster dar, um frühzeitig zu intervenieren.“ Weitere Studien zur Inkorporierung von AI in die klinische Praxis sind nunmehr erforderlich und es gilt die Benefits, die eine AI-basierte Risikopatientenselektion bei unterschiedlichen Erkrankungen haben kann, weiter zu erforschen. privat × Quelle: Malhotra A et al.: Can we screen for pancreatic cancer? Identifying a sub-population of patients at high risk of subsequent diagnosis using machine learning techniques applied to primary care data. ESMO World Congress on Gastrointestinal Cancer (WCGC) 2020, Abstr. SO-13; Annals of Oncology: doi.org/10.1016/j.annonc.2020.04.028

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