Hoffnung für alle Arthritis-Patienten durch KI?
Maschinelles Lernen hilft, Subtypen der rheumatoiden Arthritis zu identifizieren und könnte die Diagnose und Behandlung dieser komplexen Krankheit revolutionieren.
Gelenkerkrankungen wie rheumatoide Arthritis gibt es in den verschiedensten Ausprägungen, maschinelles Lernen kann dabei helfen, den Subtyp schnell zu identifizieren.
Foto: PantherMedia / Hriana
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen spielen in der modernen Medizin eine immer größere Rolle. Neue Entwicklungen zeigen, dass diese Technologien nicht nur in der Onkologie, sondern auch bei der Diagnose und Behandlung von Autoimmunerkrankungen wie der rheumatoiden Arthritis (RA) vielversprechende Anwendungen finden. In einer kürzlich veröffentlichten Studie von Forschenden der Weill Cornell Medicine und des Hospital for Special Surgery (HSS) in New York wurde ein maschinelles Lernverfahren vorgestellt, das in der Lage ist, verschiedene Subtypen der RA zu identifizieren. Die Technologie könnte einen großen Fortschritt bei der Behandlung dieser komplexen Krankheit darstellen.
„Unser Tool automatisiert die Analyse von Pathologieproben“
Die am 29. August in der Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlichte Studie zeigt, dass maschinelles Lernen RA-Patientenproben effizient in unterschiedliche Subtypen einteilen kann. „Unser Tool automatisiert die Analyse von Pathologieproben“, erklärt Dr. Fei Wang, einer der leitenden Wissenschaftler und Professor für Bevölkerungsgesundheitswissenschaften an der Weill Cornell Medicine.
„Dies könnte zukünftig eine präzisere Diagnose und personalisierte Behandlung von RA ermöglichen.“ Die Fähigkeit, Pathologieproben mittels maschinellem Lernen automatisch zu analysieren, könnte nicht nur die Effizienz in der medizinischen Forschung steigern, sondern auch die Qualität der Patientenversorgung erheblich verbessern.
Bisherige Methoden langwierig und fehleranfällig
Derzeit erfolgt die Unterscheidung der RA-Subtypen meist manuell. Pathologen analysieren Biopsieproben, um charakteristische Zell- und Gewebemerkmale zu identifizieren. Dieser Prozess ist zeitaufwändig und fehleranfällig, was nicht selten zu unterschiedlichen Diagnosen und damit verbundenen Therapievorschlägen führt.
„Die manuelle Subtypisierung stellt einen Engpass in der pathologischen Forschung dar“, betont Dr. Richard Bell vom HSS. Der Einsatz von maschinellem Lernen kann diesen Prozess jedoch erheblich beschleunigen und standardisieren, was zu einer genaueren und einheitlicheren Klassifikation führt.
Tests mit Gewebeproben von Maus und Mensch
Das Forschungsteam testete sein maschinelles Lernwerkzeug zunächst an RA-Gewebeproben von Mäusen. Dabei zeigte sich, dass der Algorithmus in der Lage ist, verschiedene Zell- und Gewebetypen genau zu unterscheiden und in Subtypen einzuteilen. Die Ergebnisse wurden an einer zweiten Probe validiert, und das Tool lieferte neue Einblicke in Behandlungseffekte, wie etwa die Verringerung des Knorpelabbaus nach gängigen RA-Therapien innerhalb von sechs Wochen.
Anschließend testete das Team das Tool an menschlichen Biopsieproben aus dem Accelerating Medicines Partnership Rheumatoid Arthritis Consortium. Die Ergebnisse waren vielversprechend: Das Tool konnte menschliche Proben effektiv und effizient typisieren. Nun konzentriert sich das Forschungsteam darauf, das Tool mit weiteren Patientenproben zu validieren und herauszufinden, wie es in die bestehenden Arbeitsabläufe der Pathologen integriert werden kann.
Kommt die personalisierte Versorgung von RA-Patienten?
„Die Entwicklung dieses Tools ist ein bedeutender Schritt hin zu einer stärker personalisierten Versorgung von RA-Patienten“, so Dr. Bell. Durch die präzise Identifizierung des Subtyps einer rheumatoiden Arthritis kann die am besten geeignete Therapie schneller und zielgerichteter eingesetzt werden. Dies ist nicht nur für die Patienten von Vorteil, sondern könnte auch die Effizienz klinischer Studien verbessern und die Forschungskosten senken.
Darüber hinaus eröffnet die Technologie neue Möglichkeiten, unerwartete Gewebeveränderungen zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden übersehen werden könnten. „Die Integration von Pathologie-Objektträgern mit klinischen Informationen unterstreicht die wachsende Bedeutung der KI bei der Förderung der personalisierten Medizin“, sagt Dr. Rainu Kaushal von der Weill Cornell Medicine. Dieser Fortschritt ist besonders vielversprechend, da er neue Ansätze für die Diagnose und Behandlung von RA bietet.
Funktioniert das Tool auch bei anderen Erkrankungen?
Das Forschungsteam plant, ähnliche maschinelle Lern-Tools auch für die Bewertung anderer Erkrankungen wie Osteoarthritis, Bandscheibendegeneration und Tendinopathien zu entwickeln. Darüber hinaus arbeitet das Team an der Definition von Krankheits-Subtypen auf Basis breiterer biomedizinischer Daten. So konnte bereits gezeigt werden, dass maschinelles Lernen drei Subtypen der Parkinson-Krankheit unterscheiden kann.
„Wir hoffen, dass unsere Forschung die Entwicklung weiterer computergestützter Werkzeuge zur Diagnose und Behandlung von Krankheiten anregen wird“, erklärt Dr. Wang. „Die Fortschritte, die wir bei der Analyse von RA-Gewebe erzielt haben, könnten zukünftig den Patienten zugutekommen und neue Standards in der medizinischen Forschung setzen.“
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