10 | Titel erklärt: „Unsere Hypothese war, dass wir allein anhand der Bildinformationen, die wir aus MRT-Scans nach der Bestrahlung gewinnen, vorhersagen können, ob die Metastasen wiederkommen. Unser Ergebnis: Das ist mithilfe von rechnergestütztem Lernen tatsächlich möglich!“ Für den klinischen Einsatz hieße das: Patientinnen und Patienten, bei denen die Hirnmetastasen mit hoher Wahrscheinlichkeit zurückkehren, könnten künftig noch einmal nachbehandelt oder engmaschiger untersucht werden. „Dank Radiomics wissen wir sogar genau, wo die Tumoren hinwachsen werden“, ergänzt Dr. Putz. „Dort, wo wir eine höhere Krebszelldichte erwarten, könnten wir dann zum Beispiel vorsorglich eine höhere Strahlendosis abgeben.“ Eine andere Studie mit Erlanger Beteiligung konnte voraussagen, wie stark der Krebs höchstwahrscheinlich von Immunzellen attackiert wird. „Hierzu haben wir biologische Daten aus mikroskopischen Zellanalysen mit Bilddaten kombiniert und daraus unsere Vorhersagen abgeleitet“, erläutert Dr. Putz. „Die klinische Relevanz ist die: ImVorfeld zu wissen, ob der Krebs von Immunzellen angegriffen wird, kann einen Arzt beispielsweise dazu bewegen, anstelle einer Chemo- zuerst eine Immuntherapie zu veranlassen, die den Körper in seinem eigenen Abwehrprozess unterstützt.“ Fortsetzung von S. 8 auf eine Therapie reagiert.“ Vereinfacht gesagt lernt die Software: Muster A steht für einen Behandlungserfolg, Muster B für ein Therapieversagen. Den ganzen Tumor im Blick Bisher werden Tumoren genetisch untersucht, indem Ärztinnen und Ärzte eine Biopsie entnehmen, also Proben aus dem kranken Gewebe – etwa bei Brustkrebs. Je nachdem, wie die Tumorzellen beschaffen sind, wird der Patientin z. B. eine Antihormontherapie oder eine Operation empfohlen. „Das ist bisher der Goldstandard. Aber solche Biopsien sind invasive Eingriffe, die – je nach Lage des Tumors – gar nicht bei jeder Krebsart möglich sind“, sagt Dr. Putz. „Außerdem kann es sein, dass man zwar an einem Punkt Gewebe entnimmt und untersucht, der Tumor aber an einer anderen Stelle ganz anders geartet ist. Daraus zieht man dann vielleicht die falschen Schlüsse.“ Der Vorteil von Radiomics: Sie liefern schnell eine bildbasierte Biopsie –ohne Eingriff und ohne Laboruntersuchung – und haben den gesamten Tumor dreidimensional im Blick. Außerdem erlaubt es diese neue, computerbasierte Methode, das Fortschreiten einer Krebserkrankung besser nachvollziehen zu können. „Eine Biopsie ist dagegen immer nur eine Momentaufnahme“, erklärt Florian Putz. Schneller als die Krankheit Der Oberarzt ist von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) fasziniert. Er hat bereits selbst KI-Anwendungen programmiert und ihnen beigebracht, die Grenzen eines Tumors zu erkennen. Sein Team an der Erlanger Strahlenklinik untersuchte kürzlich das Potenzial von Radiomics für Hirnmetastasen nach Strahlentherapie.Die Forschungsfrage lautete: Werden Metastasen durch die ionisierende Strahlung erfolgreich abgetötet oder wachsen sie wieder nach? Florian Putz Dank Radiomics wissen wir sogar genau, wo die Tumoren hinwachsen werden. Dr. Florian Putz Computer verstehen Radiomische Model le funktionieren, sind jedoch häufig so abstrakt, dass der menschl iche Verstand am Ende oft nicht mehr hundertprozentig nachvol lziehen kann, warum speziel le Bi ldeigenschaften mit einem bestimmten Verhalten eines Tumors assozi iert sind.
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