Hausärzt:in 09/2024

Prostatakarzinom: Therapieentscheidung durch AI verbessert

Bisher wurde der Gleason-Score aus einem Bioptat bestimmt und ausgehend davon über die vollständige Entfernung der Prostata entschieden. Nun gibt es eine neue Methode: durch Kombination von Multiomics und maschinellem Lernen gibt es nun ein zuverlässiges KI-Modell als Unterstützung bei der Entscheidungsfindung.

Das Prostatakarzinom ist die häufigste Krebserkrankung und die zweithäufigste Todesursache bei Männern mit einer globalen Inzidenz von 20 %. Der Gleason-Score entscheidet über die Therapie. Diese Kennzahl ist ein prognostischer Marker und gibt aufgrund der Morphologie des Tumors an, wie hoch das Rezidiv- und Metastasierungspotential ist. Hochrisikopatienten mit einem hohen Wert sollten sich also einer radikalen Prostatektomie unterziehen. Diese Behandlungsmethode hat zwar die Überlebensrate signifikant erhöht, allerdings leiden dann etwa ein Drittel der Patienten unter Harninkontinenz und stolze 90 % unter Erektionsstörungen. Das sind unangenehme Nebenwirkungen, wenn man bedenkt, wie viele Betroffene es gibt. Das Gewebe wird nach einer Entfernung immer einer Pathohistologischen Untersuchung unterzogen und dabei stellt sich oft heraus, dass es Diskrepanzen zwischen den Ergebnissen der Untersuchung der Biopsie und der des gesamten Organs gibt, sodass eine vollständige Entfernung nicht immer notwendig gewesen wäre.

Deswegen wurde nach einer Lösung gesucht und es wurde glücklicherweise auch eine gefunden: Man nahm "Omics" – also die Gesamtheit (biologischer) Daten – in diesem Fall: Genomics (genetische Information), Pathomics (histopathologische Ergebnisse) und Radiomics (bildgebende Informationen) – eines Patienten und speiste sie in eine KI-Modell ein. Daraus wird dann wieder der Gleason-Score berechnet. Das Ergebnis kann sich sehen lassen: die Identifikationsrate des KI-Modells der Hochrisikopatienten war signifikant besser als die Bestimmung aus der Gewebeprobe. In Anbetracht der hohen Inzidenz der Erkrankung und der Komplikationsrate der Behandlung kann es diesen Patienten Hoffnung geben.