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14.04.2023 - Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg


ERSCHAFFUNG EINES KÜNSTLICHEN PATHOLOGEN


FORSCHENDE ENTWICKELN MITTELS KI SCHNELLE UND PRÄZISE METHODE, UM ZELLEN IN
PROBEN VON KREBSPATIENTEN ZU ANALYSIEREN

Computer-generated image

Symbolbild

Hineinzoomen

‹ ›

Ein Team des Max-Planck-Instituts für die Physik des Lichts (MPL) und der FAU
hat eine neue, schnelle und präzise Methode entwickelt, mit der Kliniker/-innen
Zellen in Proben von Krebspatient/-innen analysieren können, ohne dass
ausgebildete Patholog/-innen hinzugezogen werden müssen. Sie nutzen künstliche
Intelligenz, um die Daten auszuwerten, die ihre Methode erzeugt.

Bei Krebsoperationen werden schnelle und genaue Informationen über das operierte
Gewebe benötigt, um die nächsten Schritte der Chirurg/-innen zu steuern. Wenn
ein Krebspatient mit einem soliden Tumor operiert wird, schickt der Chirurg eine
Biopsieprobe an einen Pathologen, der eine schnelle Beurteilung vornimmt. Der
Pathologe muss zum Beispiel beurteilen, ob das Gewebe gesund ist oder nicht oder
wie weit sich der Krebs in die Organe ausgebreitet hat.

Der herkömmliche Prozess einer solchen intraoperativen Diagnose ist zeit-,
ressourcen- und arbeitsintensiv.

Aber was wäre, wenn es eine Methode gäbe, die diese Analyse von soliden Tumoren
in nur 30 Minuten, genau und ohne einen ausgebildeten Pathologen durchführen
könnte? Genau das ist das Ergebnis der Bemühungen von Wissenschaftler/-innen des
MPL und des Max-Planck-Zentrums für Physik und Medizin (MPZPM), in
Zusammenarbeit mit der FAU, dem Uniklinikum Erlangen und dem Fraunhofer-Institut
für Prozessautomatisierung (IPA) in Mannheim.

In einer in Nature Biomedical Engineering veröffentlichten Studie nutzt das Team
um Dr. Despina Soteriou, Dr. Markéta Kubánková und MPL-Direktor und
FAU-Professor Jochen Guck eine vom IPA entwickelte Gewebezerkleinerungsmaschine,
um Biopsieproben schnell bis auf Einzelzellniveau zu zerlegen. Diese
Einzelzellen werden dann mit der Echtzeit-Verformbarkeitszytometrie (RT-DC),
einer im Guck-Labor entwickelten markierungsfreien Methode, analysiert.

Damit können sie die physikalischen Eigenschaften von bis zu 1.000 Zellen pro
Sekunde analysieren. Das ist 36-tausendmal schneller als ältere, eher
„traditionelle“ Methoden zur Analyse der Zellverformbarkeit.


EIN PHYSIKALISCHER ANSATZ FÜR DIE ZELLANALYSE

Bei der RT-DC werden einzelne Zellen mit hoher Geschwindigkeit durch einen
mikroskopischen Kanal geschoben, wo sie sich unter der Belastung und dem Druck
verformen. Von jeder Zelle wird ein Bild aufgenommen. Anhand der Bilder können
die Wissenschaftler verschiedene physikalische Eigenschaften der Zellen
bestimmen, wie ihre Größe, Form oder Verformbarkeit.

Kubánková erklärt den Vorteil der Konzentration auf die physikalischen
Eigenschaften der Zellen: „Wenn Sie zu Ihrem Arzt gehen, schaut er Sie nicht nur
an, sondern untersucht Sie auch körperlich und tastet Teile Ihres Körpers ab.
Bei den herkömmlichen Methoden zur Analyse einer Biopsieprobe kann der Pathologe
nur die Zellen betrachten. Wir können die physische Untersuchung der einzelnen
Zellen durchführen, und das gibt uns viel mehr Informationen, mit denen wir
arbeiten können.“

Die bloße physische Untersuchung von Zellen reicht für die Diagnose nicht aus.
Die Ärzte müssen in der Lage sein, diese Ergebnisse ohne die Hilfe eines
ausgebildeten Pathologen oder Physikers zu bewerten. Um dies zu erreichen, hat
die MPL-Gruppe die Gewebezerkleinerungsmaschine und RT-DC mit einem dritten
Werkzeug kombiniert: künstliche Intelligenz (KI).

Das KI-Modell wertet die großen komplexen Datensätze aus, die durch die
RT-DC-Analyse gewonnen werden, und beurteilt schnell, ob eine Biopsieprobe
Tumorgewebe enthält oder nicht. Der Einsatz der KI bestätigte auch die Bedeutung
der Zellverformbarkeit als Biomarker, da die Ergebnisse deutlich schlechter
ausfielen, wenn die KI nicht mit dieser Variable trainiert war.

Insgesamt dauert das gesamte Verfahren einschließlich der Probenverarbeitung und
der automatischen Datenanalyse weniger als 30 Minuten und ist damit schnell
genug, um während einer Operation durchgeführt zu werden. Wichtig ist auch, dass
kein Pathologe für die Auswertung der Probe zur Verfügung stehen muss. Dies ist
ein großer Vorteil, da intraoperative Konsultationen nicht immer möglich sind
und die Proben an manchen Standorten erst nach Abschluss der Operation
analysiert werden können. Je nach Ergebnis bedeutet dies oft, dass der Patient
Tage später zu einer weiteren Operation ins Krankenhaus zurückkehren muss.

Neben der Untersuchung auf das Vorhandensein von Tumoren wurde die Methode auch
zum Nachweis von Gewebeentzündungen in einem Modell für entzündliche
Darmerkrankungen (IBD) eingesetzt. In Zukunft könnte die Methode Klinikern dabei
helfen, den Schweregrad der Krankheit zu beurteilen oder zwischen verschiedenen
Arten von IBD zu unterscheiden.

Das Team strebt an, seine Methode eines Tages in den klinischen Bereich zu
übertragen, um die klassische pathologische Analyse zu unterstützen oder sogar
zu ersetzen. Soteriou ist mit den Ergebnissen ihrer Studie zufrieden: „Dies war
eine Proof-of-Concept-Studie – die Methode konnte das Vorhandensein von
Tumorgewebe in unseren Proben sehr schnell und präzise bestimmen. Der nächste
Schritt wird darin bestehen, weiterhin sehr eng mit Klinikern
zusammenzuarbeiten, um festzustellen, wie diese Methode am besten in die Klinik
übertragen werden kann.“

MPL-Direktor und derzeitiger Sprecher des MPZPM, Prof. Guck kommentiert: „Dies
ist ein erster großer Erfolg des neuen MPZPM und ein hervorragendes Beispiel
dafür, wie neue physikalische Ansätze dazu beitragen können, seit langem
bestehende Probleme in der klinischen Medizin, wie etwa die genaue
Krebsdiagnose, zu verbessern. Mit der Fertigstellung des MPZPM-Gebäudes auf dem
Medizin-Campus im nächsten Sommer werden die wichtigen Interaktionen zwischen
Physikern und klinischen Forschern noch häufiger und umfangreicher werden, und
es sind weitere bahnbrechende Ergebnisse zu erwarten.“

Originalveröffentlichung
 * Soteriou, D., Kubánková, M., Schweitzer, C. et al. Rapid single-cell physical
   phenotyping of mechanically dissociated tissue biopsies. Nat. Biomed. Eng
   (2023).




FRIEDRICH-ALEXANDER-UNIVERSITÄT ERLANGEN-NÜRNBERG


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