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Forschung in Bayern:Krebserkennung mit dem Algorithmus

Foto für Lokalrunde

Künstliche Intelligenz findet Tumor: Der Augsburger Oberarzt Alanna Ebigbo (Mitte) und der Regensburger Informatiker Christoph Palm präsentieren die neue Technik - mit dabei Krankenschwester Eva Röthenbacher.

(Foto: Jost-G. Thorau/oh)

Künstliche Intelligenz in der Krebsforschung: Für ihren Fachaufsatz zum Auffinden von Tumoren der Speiseröhre sind zwei Forscher aus Bayern ausgezeichnet worden.

Von Dietrich Mittler, Augsburg/Regensburg

Vor sechs Jahren starb der Bruder von August Scheidl an Speiseröhrenkrebs. "Er hat gegen den Tumor angekämpft, aber am Schluss ist er buchstäblich verhungert", sagt Scheidl. Dann traf es ihn plötzlich selbst: Sein Internist im Kreis Eichstätt eröffnete dem 63-Jährigen, dass sich nun auch bei ihm ein Barrett-Karzinom heranbilde. "Das war ein Schlag für mich", sagt Scheidl (Name geändert). Der Internist schrieb ihm eine Überweisung ans Uniklinikum Augsburg. Dort wurde Scheidl der Tumor mit einer neuen, beispielhaften Herangehensweise endoskopisch entfernt. Was er nicht ahnte: Wenige Monate zuvor hatte sein Operateur zudem auf einer internationalen Expertenkonferenz per Video-Zuschaltung ein weltweit neues Verfahren präsentiert - die Erkennung von Speiseröhrenkrebs durch künstliche Intelligenz.

Am Mittwoch wurden in Berlin zwei Nachwuchsforscher, die beide mit viel Engagement an diesem Projekt beteiligt waren, mit dem Endoskopie-Forschungspreis 2020 der Deutschen Gesellschaft für Gastroenterologie, Verdauungs- und Stoffwechselkrankheiten ausgezeichnet: Oberarzt Alanna Ebigbo vom Uniklinikum Augsburg und Robert Mendel, Informatik-Doktorand an der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg (OTH). Im Fachjournal "Gut" haben sie dargestellt, wie künstliche Intelligenz genutzt wird, um in der Speiseröhre Krebsgewebe von gesunder Schleimhaut zu unterscheiden. Schon 2014 war Helmut Messmann, am Uniklinikum Augsburg der Direktor der III. Medizinischen Klinik, die Idee gekommen, mit künstlicher Intelligenz den Kampf gegen das Barrett-Karzinom aufzunehmen. Der Tumor ist in der Frühphase gut heilbar, im Spätstadium endet die Krankheit oft tödlich, so wie bei August Scheidls Bruder.

Mit rund 7000 Erkrankungen deutschlandweit ist der Speiseröhrenkrebs zwar keine sehr häufige Diagnose, aber die Fallzahlen nehmen "deutlich zu", wie Messmann betont. Anfangs, so erzählt er dann, sei seine Erfolgsgeschichte nur sehr zäh angelaufen: Ingenieure eines großen deutschen Unternehmens hätten das Potenzial seiner Vision "nicht so richtig wahrgenommen - kein Interesse!" Dann las er in einer Zeitung von einem Regensburger Informatiker, der "Experte für Mustererkennung" sei: Christoph Palm, Professor an der OTH. Viele Nachmittage saßen die beiden zusammen. "Dann kam letztes Jahr der Durchbruch", sagt Messmann. Die Gefühlslage in diesem Moment beschreibt der 58-jährige Fußballfan so: "Als ob man in einem WM-Endspiel ein Tor schießt." Inzwischen sind der Mediziner und der Informatiker "dicke Freunde", wie Messmann sagt. Beide sind nun mächtig stolz, dass der Fachaufsatz ihrer Mitarbeiter ausgezeichnet wurde.

Schwieriger wird es, zu beschreiben, was die künstliche Intelligenz eigentlich anstellt, damit sie bei einer Endoskopie gesunde Schleimhaut von Tumorgewebe unterscheiden kann. Was unter Medizin- und Informatikexperten wahrscheinlich in einem stundenlangen, hochkomplexen Gespräch enden würde, fasst Messmann für Laien so zusammen: "Wenn Sie jetzt einem Computer beibringen wollen, einen Hund von einer Katze zu unterscheiden, dann müssen Sie diesen Computer ja irgendwie trainieren und ihm sagen: Schau dir bestimmte Kriterien an." Gut, soweit verständlich. Messmann kommt zur eigentlichen Problematik: "Und wenn Sie jetzt dem Computer sagen: Zähle mal die Anzahl der Beine, dann wird der Rechner nicht wissen, was er da vor sich hat. Wenn Sie ihm aber sagen: Vergleich die Größe der Tiere und die Länge der Schnauze, dann wird der Computer den Schäferhund von einer Katze unterscheiden können."

Ganz so einfach geht es natürlich nicht, Krebszellen von gesunden Zellen zu unterscheiden - und dass Palm und seine Informatiker den Rechner so weit brachten, begann zunächst mit "Machine Learning". Sprich, der Rechner wurde fleißig mit Bildmaterial und anderen Informationen gefüttert. Es folgte die Phase des "Deep Learnings", bei der eine Maschine per Algorithmus quasi selbst mit sich ausmacht, wie sie zur richtigen Erkenntnis kommt. "Was da passiert, das ist für mich eine Blackbox", kapituliert Messmann.

So oder so, mittlerweile rennen Firmen den Professoren die Türen ein, um an das Programm heranzukommen. "Auch für unsere junge Universitätsklinik Augsburg ist das natürlich ein Imagegewinn", sagt Messmann, wurden doch die personell und finanziell viel stärker aufgestellten Konkurrenten in London, Amsterdam und Tokio abgehängt. Dass nun auch noch die Nachwuchsforscher Ebigbo und Mendel die Auszeichnung bekommen haben, trägt einmal mehr dazu bei, dass das neue Verfahren an Bekanntheit gewinnt. Seine Vorteile fasst Messmann so zusammen: "Auch Ärzte, die nicht so oft Gelegenheit haben, mit einem Barrett-Karzinom konfrontiert zu werden, bekommen so ein Instrument an die Hand, das die Diagnose sicherer macht."

Patient August Scheidl, der von Messmann im Mai operiert wurde, ist dankbar, dass sein Tumor im Frühstadium noch ohne großen Eingriff entfernt werden konnte. Auch Scheidl hat nun eine Mission: "Geht rechtzeitig zur Vorsorge", sagt er.

© SZ vom 18.09.2020/vewo

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