Künstliche Intelligenz kann den Verlauf und die Schwere aggressiver Hautkrebsarten wie des Merkelzellkarzinoms (MCC) bestimmen, um die klinische Entscheidungsfindung zu verbessern, indem personalisierte Vorhersagen über behandlungsspezifische Ergebnisse für Patienten und ihre Ärzte erstellt werden.
Ein internationales Team unter der Leitung von Forschern der Universität Newcastle (Großbritannien) kombinierte maschinelles Lernen mit klinischem Fachwissen, um ein webbasiertes System namens „DeepMerkel“ zu entwickeln, das die Möglichkeit bietet, spezifische Ergebnisse der MCC-Behandlung auf der Grundlage persönlicher und tumorspezifischer Merkmale vorherzusagen.
Sie schlagen vor, dass dieses System auf andere aggressive Hautkrebsarten angewendet werden könnte, um eine präzisere Prognose zu ermöglichen, eine fundierte klinische Entscheidungsfindung zu verbessern und die Patientenauswahl zu verbessern.
MCC
MCC ist ein seltener, aber äußerst aggressiver Hautkrebs. Die Behandlung kann schwierig sein – typischerweise sind ältere Erwachsene mit geschwächtem Immunsystem betroffen, die sich mit einer fortgeschrittenen Erkrankung und schlechteren Überlebenschancen vorstellen.
Dr. Tom Andrew, ein plastischer Chirurg und CRUK-finanzierter Doktorand an der Newcastle University und Erstautor, sagte: „DeepMerkel ermöglicht es uns, den Verlauf und die Schwere eines Merkelzellkarzinoms vorherzusagen und so die Behandlung so zu personalisieren, dass Patienten die optimale Behandlung erhalten.“
„Der Einsatz von KI ermöglichte es uns, subtile neue Muster und Trends in den Daten zu verstehen, was bedeutete, dass wir auf individueller Ebene genauere Vorhersagen für jeden Patienten treffen konnten.
„Dies ist wichtig, da sich in den 20 Jahren bis 2020 die Zahl der Menschen, bei denen dieser Krebs diagnostiziert wurde, verdoppelt hat und obwohl er immer noch selten vorkommt, handelt es sich um einen aggressiven Hautkrebs, der zunehmend ältere Menschen betrifft.“
Die Forschung wurde mit Penny Lovat, Professorin für Dermatoonkologie an der Newcastle University, und Dr. Aidan Rose, leitender klinischer Dozent an der Newcastle University und beratender plastischer Chirurg am Newcastle Hospitals NHS Foundation Trust, durchgeführt.
Dr. Rose sagte; „Die Fähigkeit, die Patientenergebnisse genau vorherzusagen, ist für die klinische Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung. Dies ist besonders wichtig bei der Behandlung aggressiver Formen von Hautkrebs bei einer komplexen Patientengruppe, die typischerweise dazu führt, dass schwierige und manchmal lebensverändernde Entscheidungen hinsichtlich der Behandlungsoptionen getroffen werden.“ „Die Entwicklungen, die wir mithilfe von KI gemacht haben, ermöglichen es uns, personalisierte Überlebensprognosen zu erstellen und das medizinische Team eines Patienten über die optimale Behandlung zu informieren.“
In zwei ergänzenden Veröffentlichungen in Natur Digitale Medizin und die Zeitschrift der American Academy of DermatologyDas Team beschreibt, wie es mithilfe fortschrittlicher statistischer und maschineller Lernmethoden das webbasierte Prognosetool für MCC entwickelt hat.
Verfahren
In Nature Digital Medicine beschreibt das Team, wie es mithilfe von Erklärbarkeitsanalysen und den Daten von MCC neue Erkenntnisse über Mortalitätsrisikofaktoren für den hochaggressiven Krebs MCC gewann. Anschließend kombinierten sie die Auswahl von Deep-Learning-Funktionen mit einem modifizierten XGBoost-Framework, um ein webbasiertes Prognosetool für MCC zu entwickeln, das sie DeepMerkel nannten.
Die Forscher analysierten die Daten von fast 11.000 Patienten in zwei Ländern und beschreiben im Journal of the American Academy of Dermatology, wie DeepMerkel in der Lage war, Hochrisikopatienten in einem früheren Stadium der Krebserkrankung genau zu identifizieren. Dies ermöglicht es Medizinern, fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, wann radikale Behandlungsoptionen und eine intensive Krankheitsüberwachung eingesetzt werden sollten.
Patienten zuerst
Das Team hofft, dass DeepMerkel den Patienten bessere Informationen liefern wird, damit sie gemeinsam mit ihren Ärzteteams Entscheidungen über die beste Behandlung für sie als Einzelperson treffen können.
Dr. Andrew fügte hinzu: „Mit weiteren Investitionen besteht der spannende nächste Schritt für unser Team darin, DeepMerkel weiterzuentwickeln, damit das System Optionen bieten kann, die Ärzten dabei helfen, den besten Behandlungsweg zu finden, der ihnen zur Verfügung steht.“
Der nächste Schritt besteht darin, die DeepMerkel-Website in den klinischen Alltag zu integrieren und den Anwendungsbereich auf andere Tumorarten auszuweiten.
