8 | Titel RADIOMICS Hunderte diagnostische Bilder von Krebspatientinnen und -patienten werden maschinell nach vorgegebenen Merkmalen durchsucht. Diese verbinden Ärztinnen und Ärzte dann mit klinischen und biologischen Daten. Das Ziel: eine bessere Tumortherapie. VON FRANZISKA MÄNNEL „Wir Menschen sind gut in visueller Wahrnehmung, und wir können Sprache benutzen und verstehen. Wir sind allerdings nicht gut darin, in Hunderten Zahlenwerten Muster und Zusammenhänge zu erkennen – darin sind uns Computer und künstliche Intelligenz weit überlegen“, erklärt Dr. Florian Putz von der Strahlenklinik des Uni-Klinikums Erlangen.Aufnahmen aus der Magnetresonanz- oder der Computertomografie (MRT bzw. CT) etwa sind dem Oberarzt zufolge mehr als nur Bilder: „Sie sind Datenquellen, in denen Muster versteckt sind, die wir mit dem menschlichen Auge gar nicht wahrnehmen können.“ Diese Daten systematisch und automatisiert zu analysieren, ist Aufgabe von Radiomics: Dabei durchforstet ein Computerprogramm radiologische Bilder – etwa CT-Aufnahmen von Hirnmetastasen – nach vorab definierten Merkmalen, sogenannten Features. Die Software überprüft, ob die ausgewählten Merkmale vorkommen, und wenn ja, in welcher Ausprägung: Welches Volumen und welche Oberfläche hat der Tumor? Wie sehr ähnelt seine Form einer Kugel? Wie ist die Dichte der Krebszellen an unterschiedlichen Stellen? Ist die Tumorstruktur eher homogen oder eher heterogen? Wie sensibel reagiert Ich sehe was, was du nicht siehst der Krebs auf ionisierende Strahlung? Daraus können dann medizinische Vorhersagen abgeleitet werden – z. B. ob der Tumor auf eine Bestrahlung ansprechen wird oder ob er ihr gegenüber resistent ist. Bildbasierte Biopsie Computeralgorithmen müssen zunächst mit Hunderten von 3-D-Schnittbildern aus MRT oder CT gefüttert werden, um darin mathematische Muster erkennen zu können. Das alles passiert bisher nur auf Forschungsebene und ist noch keine klinische Realität. Aber es laufen Studien, die belegen sollen, dass Krebspatientinnen und -patienten bei ihrer Therapie tatsächlich von radiomischen Modellen profitieren würden. Dr. Putz erklärt den aktuellen Stand: „Wir haben auf der einen Seite viele Hundert radiomische Daten – also bestimmte Muster und Musterkombinationen. Auf der anderen Seite existieren klinische Informationen darüber, ob ein Tumor in der Vergangenheit zum Beispiel auf eine Behandlung angesprochen hat oder nicht. Diese beiden Seiten bringen wir jetzt zusammen und versuchen, ein Modell zu entwickeln, das künftig allein anhand der Bilddaten vorhersagen kann, ob ein Tumor wie gewünscht → Radio logie und Genomik In der Wortneuschöpfung „Radiomics“ verschme lzen radio logische Bi lddaten (engl. Radio logy) und Methoden, wie sie auch aus strukturierten Genanalysen (engl. Genomics) bekannt sind.
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