Mithilfe von maschinellem Lernen kann eine elektronische Nase frühe Anzeichen von Eierstockkrebs im Blut “riechen. Die Methode ist präzise und könnte laut den LiU-Forschern hinter der Studie schließlich zur Entdeckung vieler verschiedener Krebsarten eingesetzt werden. Die Studie wird in der wissenschaftlichen Fachzeitschrift veröffentlicht Fortschrittliche intelligente Systeme.
“Wir versuchen, den Geruchssinn von Säugetieren künstlich nachzuahmen. Wir haben nun einen Algorithmus entwickelt, der Eierstockkrebs von Endometriumkrebs und gesunden Kontrollgruppen unterscheiden kann, indem wir Daten aus einer elektronischen Nase verwenden, sagt Donatella Puglisi, außerordentliche Professorin an der Universität Linköping, Schweden.
Bei Eierstockkrebs sind die Symptome oft vage und ähneln denen anderer häufigerer Krankheiten. Diese Krebsart wird daher in einem späten Entwicklungsstadium erkannt, wenn die Überlebensergebnisse schlecht sind. Eine frühere Entdeckung würde die Chancen auf eine rechtzeitige medizinische Versorgung erhöhen. Im Jahr 2022 wurden weltweit rund 325.000 neue Fälle von Eierstockkrebs und mehr als 200.000 Todesfälle gemeldet. Darüber hinaus schätzt der World Cancer Research Fund, dass diese Zahlen bis 2050 drastisch gestiegen sein werden.
“Bei immer mehr Menschen, insbesondere bei jungen Erwachsenen, wird Krebs diagnostiziert, und das ist alarmierend. Wenn das Screening sowohl hinsichtlich der Kosten als auch des Standorts zugänglicher wäre, wäre es möglich, die Frühdiagnose zu verbessern. Unser Ansatz könnte die Einführung neuer Screening-Protokolle und die Entwicklung neuer Diagnosemethoden erleichtern und so die Überlebensraten, die Lebensqualität und die gesamten klinischen Ergebnisse verbessern, sagt Donatella Puglisi.
Elektronische Nasentechnik Gibt es seit ca. 60 Jahren. Der von den Forschern verwendete Prototyp verfügt über 32 Sensoren, die auf verschiedene flüchtige Substanzen reagieren, die aus der untersuchten Probe emittiert werden. Jede Krebsform emittiert unterschiedliche flüchtige Substanzen, sodass unterschiedliche Krebsarten unterschiedlich riechen können.
Die Sensoren sind von einem relativ einfachen Modell und auf dem Markt erhältlich. Doch mit der dramatischen Entwicklung des maschinellen Lernens und der KI in den letzten Jahren kann etablierte Technologie auf neue Weise genutzt werden.
Bei der aktuellen Krebsvorsorgeuntersuchung im Gesundheitswesen durch Bluttests wird nach einer Reihe von Biomarkern gesucht, die nur für die vermutete Krebsform gelten. Die Testanalyse ist jedoch langsam und oft nicht sehr genau.
“Anders als beim Mammakarzinom gibt es derzeit keine zuverlässige Methode zur Früherkennung von Eierstockkrebs. Diese Tests basieren oft auf einem einzigen Biomarker und es fehlt ihnen die nötige Präzision, um die Krankheit frühzeitig zu erkennen. Unsere Methode ist daher nicht nur in Bezug auf die Genauigkeit, sondern auch in Bezug auf die Fähigkeit, frühe Krankheiten zu identifizieren, weit voraus, sagt Jens Eriksson, außerordentlicher Professor an der LiU und CTO bei VOC Diagnostics AB, dem Unternehmen, das die elektronische Nase entwickelt.
Die Methode entwickelt Die Forscher benötigen keine Identifizierung eines bestimmten Biomarkers. Stattdessen nimmt die elektronische Nase eine Vielzahl flüchtiger Substanzen auf, die aus Blutplasmaproben emittiert werden. Anschließend werden die Daten mithilfe fortschrittlicher maschineller Lernmodelle analysiert, um spezifische Muster für in diesem Fall Eierstockkrebs zu identifizieren. Die Modelle werden an bekannten Proben einer Biobank trainiert. Das Tool hat eine Genauigkeit von 97 Prozent.
“Es ist ein einfacher Test, der 10 Minuten dauert und ein klares Ergebnis liefert. Unsere Methode kann viele Menschen kostengünstig testen und ist viel genauer als das, was heute auf dem Markt ist. Bei dieser Studie handelt es sich um ein Pilotprojekt, wir hoffen jedoch, dass sie innerhalb von drei Jahren im Rahmen der Krebsvorsorge eingesetzt wird. Im Moment haben wir uns auf die Erkennung von Krebs konzentriert, aber die Anwendungen sind endlos, sagt Jens Eriksson.
