Hirntumor-Diagnostik: Neue Verfahren verkürzen Befunde auf einen Tag

Die Diagnostik und Therapie von Hirntumoren gehört zu den komplexesten Feldern der Onkologie. Um klinische Abläufe zu beschleunigen und die Behandlungsplanung präziser zu gestalten, setzen medizinische Forschungseinrichtungen verstärkt auf automatisierte Systeme.

Ein zentrales Vorhaben treiben die Universität Bonn und das Universitätsklinikum Bonn voran: Im Rahmen eines mit rund 3,9 Millionen Euro geförderten EU-Forschungsprojekts wird untersucht, wie künstliche Intelligenz die Versorgung von Betroffenen von der Erstanamnese bis zur Nachsorge begleiten kann.

Drei Programme für Anamnese, Bildgebung und Therapieplanung

Das Bonner Vorhaben stützt sich auf drei spezialisierte Software-Module, die unterschiedliche Phasen der Patientenversorgung abdecken. Ein erstes System soll während der Arztgespräche zuhören, eigenständig vertiefende Fragen generieren und zielgerichtete medizinische Untersuchungen vorschlagen. Das zweite Modul ist für die Bild- und Gewebeanalytik zuständig: Es wertet Magnetresonanztomografien (MRT) sowie histologische Gewebeschnitte aus, um Muster zu erkennen, die dem menschlichen Auge mitunter entgehen.

Ein drittes Programm kommt sowohl während der neurochirurgischen Operation als auch im weiteren Behandlungsverlauf zum Einsatz, um individualisierte Therapieempfehlungen zu ermitteln. Trotz der weitreichenden Automatisierung bleibt die klinische Letztverantwortung gewahrt: Das Universitätsklinikum Bonn betont, dass die finale Entscheidung über jeden Behandlungsschritt stets beim medizinischen Fachpersonal liegt.

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Ergänzende Ansätze zur präoperativen und molekularen Analytik

Das Projekt fügt sich in eine Reihe europäischer Forschungsinitiativen ein, die an der Schnittstelle von Onkologie und Datenwissenschaft arbeiten. Im Projekt Gliogen-X, das vom European Innovation Council mit fast vier Millionen Euro gefördert wird und von Siena Imaging koordiniert wird, erforscht ein internationales Konsortium beispielsweise Verfahren für sogenannte virtuelle Biopsien. Ziel ist es, anhand von mehr als 3.000 MRT-Datensätzen molekulare Eigenschaften von Gliomen per Bildauswertung zu bestimmen.

Parallel dazu arbeiten Einrichtungen an der deutlichen Verkürzung von Befundzeiten. An der Medizinischen Universität Innsbruck und den Tirol Kliniken demonstriert das System NIO, wie eine laserbasierte Bildgebung aus Gewebeproben innerhalb von Sekunden bis wenigen Minuten virtuelle Schnittbilder erzeugt.

In Verbindung mit Nanopore-Sequenzierungen, die in maximal drei Stunden molekulare Befunde liefern, verkürzt sich die diagnostische Bearbeitungszeit von zuvor rund drei Wochen auf einen einzigen Tag. Die Validität des Verfahrens liegt nach Angaben der beteiligten Institute bei über 98 Prozent.

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Regulatorische Hürden in europäischen Gesundheitssystemen

Während die technologische Entwicklung in der Onkologie und Neuroonkologie voranschreitet, bleibt der institutionelle Rahmen eine Herausforderung. Angaben der Weltgesundheitsorganisation verdeutlichen eine regulatorische Diskrepanz: Nach Erhebungen für die europäische WHO-Region nutzen zwar zwei Drittel der 53 Mitgliedsstaaten bereits KI-gestützte Diagnostikverfahren, jedoch verfügt lediglich jedes zwölfte Land über verbindliche Regulierungsstrategien für den Einsatz intelligenter Systeme in der Medizin.

Für klinische Vorhaben wie das an der Universität Bonn bedeutet dies, dass Algorithmen nicht nur diagnostische Genauigkeit beweisen müssen. Sie müssen sich auch in strikte rechtliche Vorgaben wie den europäischen Rechtsrahmen für künstliche Intelligenz und Medizinprodukteverordnungen einfügen, bevor sie flächendeckend in den Krankenhausalltag übergehen können.

de | wissenschaft | 70310933 |