Zwei Schwestern eröffneten gemeinsam ein Restaurant und erhielten gleichzeitig die Diagnose Lungenkrebs! Nur weil das eine Angewohnheit ist, die viele Leute haben ...

Kürzlich wurde eine herzzerreißende Nachricht zu einem heißen Thema. Zwei Schwestern eröffneten gemeinsam ein kleines Restaurant und bei beiden wurde Lungenkrebs diagnostiziert! Allerdings waren die beiden Schwestern zwischen 40 und 50 Jahre alt und hatten in der Vergangenheit nie geraucht, so dass eine solche „familiäre Häufung“ von Lungenkrebs sehr selten ist.

Die Ursachen für Lungenkrebs sind komplex und vielfältig und die frühen Symptome sind nicht offensichtlich, was die Diagnose ziemlich schwierig macht. Gleichzeitig können sowohl genetische als auch Umweltfaktoren Lungenkrebs auslösen. In den „Leitlinien zur klinischen Diagnose und Behandlung von Lungenkrebs (Ausgabe 2022) der Chinesischen Ärztekammer“ wird darauf hingewiesen, dass Küchendämpfe, die bei Kochmethoden wie Braten und Frittieren entstehen, DNA-Schäden oder Karzinogenese verursachen können und einen der wichtigsten Risikofaktoren für Lungenkrebs bei nichtrauchenden Frauen in China darstellen.

Experten gehen davon aus, dass die beiden hart arbeitenden Schwestern den ganzen Tag intensiv in der Küche gearbeitet haben und dass die Dämpfe große Mengen krebserregender Stoffe wie Benzopyren, polyzyklische aromatische Kohlenwasserstoffe, heterozyklische Amine, Butadien usw. enthielten, die sehr wahrscheinlich für ihren Lungenkrebs verantwortlich sind!

Früherkennung von Lungenkrebs ist entscheidend

Glücklicherweise wurden die Schwestern rechtzeitig einer körperlichen Untersuchung und Nachsorge unterzogen und der Lungentumor wurde so schnell wie möglich entfernt, wodurch die Rückfall- und Sterberate minimiert wurde.

Lungenkrebs ist die zweithäufigste Krebsart und weist weltweit die höchste Sterblichkeitsrate auf: Er ist für 21 % aller krebsbedingten Todesfälle verantwortlich. Derzeit ist die Frühdiagnose von Lungenkrebs noch immer eine große Herausforderung. Im Vergleich zu anderen Krebsarten weist Lungenkrebs eine hohe Sterblichkeitsrate auf. Allerdings wird bei nur etwa 20 % der bestätigten Fälle Stadium I diagnostiziert.

Besorgniserregend ist, dass es in den letzten Jahren neben männlichen Patienten immer mehr junge und mittelalte weibliche Patienten gibt. Im Frühstadium treten keine offensichtlichen Symptome auf. Wenn Symptome wie Brustschmerzen und Hämoptyse auftreten, gehen sie zur Untersuchung. Zu diesem Zeitpunkt haben sich über 70 % der Patienten bereits in das mittlere und späte Stadium entwickelt. Viele Menschen haben durch die schwere Krankheit ihr kostbares Leben verloren.

Darüber hinaus wurden mit dem rasanten Fortschritt in der Medizin auch bei der Immuntherapie und der gezielten Therapie von Lungenkrebspatienten erhebliche Fortschritte erzielt, ihre Wirksamkeit ist jedoch noch immer instabil. Daher ist die Entwicklung hochempfindlicher und spezifischer Instrumente zur Frühdiagnose von Lungenkrebs von entscheidender Bedeutung für den Schutz der menschlichen Gesundheit!

Künstliche Intelligenz hilft bei der Diagnose von Lungenkrebs im Frühstadium

Künstliche Intelligenz (KI) ist in den letzten Jahren zu einem heißen Thema geworden. Ihre mögliche Rolle bei der Bekämpfung von Lungenkrebs stößt bei Wissenschaftlern und Ärzten auf großes Interesse. Man geht davon aus, dass sie sich zu einem wirkungsvollen Instrument für die Frühdiagnose von Lungenkrebs entwickeln wird.

KI spielt eine entscheidende Rolle beim Screening, der Diagnose und der Behandlung von Lungenkrebs. Es unterstützt die Analyse und Interpretation komplexer medizinischer Informationen und hilft Ärzten letztendlich dabei, bessere Diagnosen zu stellen, die Behandlung zu steuern und die Prognose verschiedener klinischer Fälle vorherzusagen. Derzeit hat die FDA die Anwendung künstlicher Intelligenz in mehreren klinischen Behandlungsbereichen zugelassen.

Am Beispiel der Heterogenität von Lungenkrebs ist dies zu einem wichtigen Anwendungsbereich künstlicher Intelligenz geworden. Der Schwerpunkt der KI liegt in erster Linie auf Verfahren zur Lungenkrebsvorsorge: Bildgebung (Knotenerkennung, Segmentierung und Charakterisierung) und nicht bildgebende Verfahren.

Die LDCT ist als Goldstandard für das Lungenkrebs-Screening die einzige Methode, die die Sterblichkeit von Lungenkrebspatienten senken kann. Derzeit werden fortschrittliche Vorhersagemodelle entwickelt, die CT-Bilder mit innovativen Technologien wie Algorithmen der künstlichen Intelligenz kombinieren, um die Diagnosegenauigkeit zu verbessern und ein Paar „Röntgenaugen“ für Ärzte zu schaffen.

Interessanterweise zeigt eine große Menge an Daten, dass die Diagnoseergebnisse von KI mit denen erfahrener Radiologen vergleichbar sind. Gleichzeitig ermöglicht KI in Kombination mit Röntgen- und CT-Scans des Brustkorbs eine höhere Genauigkeit bei der Erkennung von Lungenknötchen.

Beispielsweise war die Knotenerkennungsrate bei CT-Untersuchungen auf Basis des DL-CADe-Systems höher als die diagnostische Genauigkeit zweier Radiologen. Bei Lungenknötchen verwenden Ärzte in der Regel die Größe, das Volumen und die Dichte der Knötchen, um zu bestimmen, ob sie gutartig oder bösartig sind. Während LDCT-Scans die am häufigsten verwendete Methode sind, kann KI diese Variablen genau messen und das Wachstum von Lungenknötchen während der Nachuntersuchung verfolgen, wobei bei der Knotenklassifizierung eine Genauigkeitsrate von über 80 % erreicht wird.

Neben der Identifizierung von Lungenknötchen hilft eine genaue Stadienbestimmung des Lungenkrebses dabei, die am besten geeignete Behandlungsstrategie und Prognose für die Patienten zu entwickeln.

Hier kommt die KI ins Spiel, denn sie trägt dazu bei, die genaue Stadienbestimmung bei Lungenkrebs zu beschleunigen und zeitaufwändige Aufgaben der Ärzte, wie etwa das Lesen pathologischer Folien und CT-Scans, zu minimieren. Der Einsatz von KI als zweites Lesegerät für PET- und CT-Befunde und die Vorhersage der anatomischen Lage metastatischer Läsionen durch die multiplanare Rekonstruktion von PET- und CT-Scans reduziert nicht nur effektiv die Arbeitsbelastung der Radiologen, sondern verbessert auch die Genauigkeit der Knotenerkennung. Es ist eine Win-Win-Situation!

Darüber hinaus hat KI in Kombination mit seriellen Bilddaten Potenzial gezeigt, Tumorveränderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen. Durch den Einsatz von DL-Methoden und rekurrierenden neuronalen Netzwerken (RNNs) kann KI Längsschnittdaten aus CT-Scans von Krebspatienten nach der Behandlung analysieren und wertvolle Einblicke in phänotypische Merkmale und Behandlungsreaktionen liefern!

Künstliche Intelligenz hat großes Potenzial zur Unterstützung der Krebsbehandlung

Mit der Entwicklung und Anwendung von Algorithmen wie maschinellem Lernen und Convolutional Neural Networks hat die Entwicklung der bildgebenden KI eine neue Phase explosiven Wachstums erreicht.

Am Beispiel Lungenkrebs können Ärzte durch die Kombination von KI-Modellen, klinischen Daten und Bildgebungsergebnissen besser dabei unterstützt werden, die klinischen Ergebnisse des Patienten zu verstehen, personalisierte und effiziente Behandlungspläne zu entwickeln und das Leben und die Gesundheit des Patienten zu verbessern. Dies ist eine attraktive Herausforderung und ein attraktiver Wettbewerb.

Es ist erwähnenswert, dass wir uns trotz des großen Potenzials der KI bei der Behandlung von Lungenkrebs den Herausforderungen und Grenzen ihrer Umsetzung stellen müssen. Der Umgang mit der Datenqualität, die Verbesserung der Modellinterpretierbarkeit und ethische Überlegungen sind entscheidend für die erfolgreiche Integration von KI in die klinische Praxis!

Quellen:

[1] Gandhi Z, Gurram P, Amgai B, Lekkala SP, Lokhandwala A, Manne S, Mohammed A, Koshiya H, Dewaswala N, Desai R, Bhopalwala H, Ganti S, Surani S. Künstliche Intelligenz und Lungenkrebs: Auswirkungen auf die Verbesserung der Patientenergebnisse. Krebserkrankungen (Basel). 2023 Okt 31;15(21):5236. doi: 10.3390/cancers15215236. PMID: 37958411; PMCID: PMC10650618.