EU-finanziertes Projekt iToBoS soll ganzheitliches Diagnose- und Bewertungsinstrument zur Früherkennung von Melanomen entwickeln

Hautkrebs ist die häufigste bösartige Tumorerkrankung des Menschen. In den letzten zehn Jahren haben die Fälle besonders zugenommen. Innerhalb der allgemeinen Kategorie der Hautkrebsarten stellt das Melanom die häufigste Todesursache dar. Jüngsten Statistiken zufolge ist das kutane Melanom derzeit die sechsthäufigste Krebsart in Europa, mit mehr als 144.000 neuen Fällen, die in 2018 diagnostiziert wurden.

Glücklicherweise lässt sich die Erkrankung gut heilen, wenn sie in einem frühen Stadium erkannt und behandelt wird. Die Sterblichkeit steigt allerdings mit zunehmendem Wachstum des Melanoms. Mehr als 90 Prozent der Patientinnen und Patienten mit einem Melanom sind nach fünf Jahren noch am Leben, wenn sie frühzeitig medizinische Hilfe bekommen. Haben sich die Krebszellen allerdings schon weiter ausgebreitet (metastasierendes Melanom), liegt der Anteil der Patientinnen und Patienten, die nach fünf Jahren noch leben, bei 23 Prozent oder weniger. Aus diesen Gründen ist eine rasche Diagnose unerlässlich, um sicherzustellen, dass eine Behandlung erfolgt, bevor es zu einer lokalen oder metastatischen Ausbreitung kommt.

Ziel des iToBoS-Projekts ist es, ein System der künstlichen Intelligenz (KI) zu trainieren, das in der Lage ist, Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, von dermatos-kopischen Bildern über vollständige medizinische Aufzeichnungen bis hin zur Genomik. iToBoS wird ein neues Diagnosegerät in Verbindung mit einem kognitiven KI-Assistenten (Tool) entwickeln und validieren. Damit soll das Gesundheitspersonal in die Lage versetzt werden, eine umfassende, auf die Patientin und den Patienten zugeschnittene Hautkrebsdiagnose zu stellen. So können verbesserte Erkennungsraten und eine hochgradig personalisierte Diagnose erzielt werden.

Das innovative Diagnosewerkzeug nutzt die neuesten KI-Fortschritte, um die Verarbeitung von Daten zu erleichtern. Dabei wird mit Daten gearbeitet, die bereits mit den derzeit verfügbaren Technologien (dermatoskopische Bilder) gewonnen wurden, sowie mit solchen, die mit der neuen iToBoS-Hardware erfasst werden. Darüber hinaus werden die zugrundeliegenden Algorithmen alle zusätzlichen Patienteninformationen aus verschiedenen Quellen (z. B. Krankengeschichte, Genomik, Lage jedes Muttermals, Alter, Geschlecht usw.) einbeziehen. So ermöglicht das System eine ganzheitliche Bewertung der einzelnen Muttermale unter Berücksichtigung der spezifischen Merkmale der einzelnen Patienten und Patientinnen. Durch systematische, aufeinanderfolgende Untersuchungen der Erkrankten wird das System auch in der Lage sein, die Veränderungen der einzelnen Muttermale zuverlässig zu bestimmen – ein Schlüsselmerkmal, das als eines der aufschlussreichsten bei der Erkennung von Hautkrebs gilt. Der vorgeschlagene ganzheitliche Ansatz ermöglicht es dem Gesundheitspersonal, Hautkrankheiten früher und mit höherer Genauigkeit zu diagnostizieren. Hierdurch kann die Effektivität und Effizienz der personalisierten klinischen Entscheidungsfindung gesteigert werden.

Das Konsortium mit 19 Partnerorganisationen wird von der Universität Girona (Spanien) geleitet. In diesem internationalen Konsortium sind führende Forschungs- und Hochschuleinrichtungen (fünf Forschungszentren), Unternehmen (vier Firmen und sechs KMU) und Endnutzer (drei Krankenhäuser und eine gemeinnützige Organisation für Patienten und Patientinnen) vertreten: Universität Girona (Spanien), Optotune Switzerland AG (Schweiz), IBM Israel-Science and Technology Ltd (Israel), Robert Bosch España Fábrica Madrid SA (Spanien), Barco NV (Italien), Nationale Technische Universität von Athen-NTUA (Griechenland), Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover (Deutschland), Fundació Clinic per a la Recerca Biomédica (Spanien), Ricoh Spain IT Services SLU (Spanien), Trilateral Research Limited (Irland) Universita degli Studi di Trieste (Italien), Coronis Computing SL (Spanien), Torus Actions (FR), V7 LTD (Vereinigtes Königreich), ISAHIT (Frankreich), The University of Queensland (Australien), Szamitastechnikai es Automatizalasi Kutatointezet (Ungarn), Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (Deutschland), Melanoma Patient Network Europe (Schweden).

Dieses Projekt wurde durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizont 2020 der Europäischen Union unter der Finanzhilfevereinbarung Nr. 965221 finanziert.