KI für die Bildgebung bei Krebserkrankungen der Frau

Projektkoordination

Danube Private University, Prof. Dr. Ramona Woitek

Projektpartner

• Uzhgorod National University, Uzhgorod, Ukraine

Projektbeteiligte an der DPU 

• Palak Handa, PhD
• Laura Villazan Garcia, BSc

Projektbeschreibung

Aggressive Brust- und Eierstockkrebserkrankungen sprechen nur in etwa 50 % der Fälle auf eine neoadjuvante Chemotherapie (NACT) an, und bislang sind keine verlässlichen nicht-invasiven Biomarker für das Therapieansprechen etabliert. Solche Biomarker könnten die klinische Entscheidungsfindung unterstützen und eine individuellere, patientenspezifische Therapieplanung ermöglichen.

Das Forschungszentrum MIAAI an der DPU und die Nationale Universität Uschhorod (UzhNU) werden gemeinsam KI-basierte Vorhersagemodelle für das Ansprechen auf NACT entwickeln. Grundlage dafür sind radiologische Bildgebungsdaten (Ultraschall, Mammographie, Magnetresonanztomographie und Computertomographie) sowie weitere medizinische Daten, die vor Beginn der Behandlung erhoben werden. Diese KI-Modelle basieren auf sogenannten Radiomics-Merkmalen, die aus den Bilddaten extrahiert werden, und werden mit klinischen, demografischen und histopathologischen Daten kombiniert. Die externe Validierung ist entscheidend für die Generalisierbarkeit und Robustheit solcher Algorithmen. Daher zielt dieses gemeinsame Projekt insbesondere darauf ab, die entwickelten KI-Prädiktoren in Zusammenarbeit mit der UzhNU anhand externer Datensätze zu validieren, die nicht für Training und Testung der Modelle verwendet wurden.

Zu diesem Zweck wird eine multizentrische Datenbank für Krebserkrankungen bei Frauen aufgebaut, die Bilddaten aus akademischen und tertiären Versorgungseinrichtungen umfasst, die mit der DPU kooperieren, darunter die University of Cambridge (UK), die Fondazione Policlinico Universitario Gemelli in Rom (Italien) sowie die UzhNU in der Ukraine. An der UzhNU werden Patientinnen identifiziert, die eine NACT aufgrund von Brust- oder Eierstockkrebs erhalten haben. Deren demografische, klinische, histopathologische sowie radiologische Bilddaten werden erhoben und in die Analyse einbezogen. UzhNU und DPU arbeiten gemeinsam an der Entwicklung und externen Validierung von KI-basierten Vorhersagemodellen für aggressive Brust- und Eierstockkrebserkrankungen, um die personalisierte Krebsbehandlung für Frauen weiter zu verbessern.