Mensch schlägt KI bei der Literaturrecherche für die Krebsbehandlung
Für individuelle Krebstherapien ist eine aufwendige Analyse verschiedener Daten erforderlich sowie eine Menge Hintergrundwissen über aktuelle Studien. Ein Berliner Forschungsteam hat untersucht, ob generative Werkzeuge der künstlichen Intelligenz (KI) wie ChatGPT bei dieser Arbeit helfen können.
Aktuell ist der Mensch ist bestimmten Bereichen noch besser als die KI.
Foto: panthermedia.net/AllaSerebrina
Die Krebsbehandlung wird immer komplexer. Je besser die Biologie und die genetischen Merkmale eines Tumors verstanden werden, desto mehr Behandlungsansätze gibt es. Um Patienten diese sogenannten personalisierten Therapien anbieten zu können, die individuell auf sie zugeschnitten sind, ist einerseits eine aufwendige und zeitintensive Analyse und Interpretation verschiedener Daten notwendig. Andererseits müssen die Fachleute Wissen aus verschiedenen Bereichen der Medizin zusammentragen. Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen der Forschende der Charité – Universitätsmedizin Berlin und der Humboldt-Universität zu Berlin haben untersucht, welche Rolle dabei ein KI spielen kann.
Aufwendige Literaturrecherche für Krebsbehandlung erforderlich
Im Mittelpunkt ihrer Untersuchungen steht die sogenannte Präzisionsonkologie: Sie setzt am unkontrollierten Krebswachstum an. Dafür ist unter anderem ein Ungleichgewicht von wachstumsfördernden und wachstumshemmenden Faktoren verantwortlich, das zum Beispiel durch Veränderungen in Onkogenen, also Genen, die das Potenzial haben, Krebs zu verursachen, entstehen kann. Bei der Präzisionsonkologie geht es darum, spezifische Behandlungen wie niedermolekulare Inhibitoren und Antikörper einzusetzen, um hyperaktive Onkogene gezielt zu deaktivieren.
Um herauszufinden, welche genetischen Mutationen für eine Behandlung infrage kommen, muss zunächst die genetische Beschaffenheit des Tumorgewebes analysiert werden. Dabei werden die molekularen Varianten der Tumor-DNA bestimmt, die für eine präzise Diagnose und Behandlung erforderlich sind. Anhand dieser Informationen erstellen die Ärzte dann individuelle Behandlungsempfehlungen.
An der Charité trifft sich zu diesem Zweck das Molekulare Tumorboard (MTB): Dabei handelt es sich um Experten und Expertinnen aus den Bereichen Pathologie, Molekularpathologie, Onkologie, Humangenetik und Bioinformatik. Sie analysieren gemeinsam, welche Therapien auf Basis aktueller Studien am erfolgversprechendsten erscheinen.
KI übernimmt unterstützende Aufgaben bei der Krebstherapie
Im Raum stand daher die Frage, ob Sprachmodelle wie ChatGPT bei dieser Literaturrecherche eine unterstützende Aufgabe einnehmen können. „Wir haben die Modelle aufgefordert, personalisierte Behandlungsoptionen für fiktive Krebspatienten zu identifizieren und die Ergebnisse dann mit den Empfehlungen von Experten verglichen“, sagt Damian Rieke, Arzt an der Charité.
Dafür erstellten die Forschenden zehn molekular Tumorprofile fiktiver Patienten und Patientinnen und ließen diese parallel von einem Facharzt interpretieren.
Die Ergebnisse überraschten: „Die KI-Modelle waren prinzipiell in der Lage, personalisierte Behandlungsoptionen zu identifizieren – aber sie kamen nicht einmal annähernd an die Fähigkeiten menschlicher Experten heran“, sagt Rieke. Einige Behandlungsoptionen, die von der KI identifiziert wurden, seien dabei durchaus überraschend gut gewesen.
Entsprechend optimistisch ist Rieke, was die grundsätzlichen Einsatzmöglichkeiten von KI in der Medizin angeht: „In der Studie haben wir auch gezeigt, dass die Leistung von KI-Modellen mit der Weiterentwicklung der Modelle immer besser wird. Das könnte bedeuten, dass KI in Zukunft auch komplexe Diagnose- und Behandlungsprozesse stärker unterstützen kann – solange der Mensch die von der KI generierten Ergebnisse überprüft und das letzte Wort bei der Behandlung hat.“
Tests mit KI in verschiedenen Bereichen der Medizin
Auch Felix Balzer, Direktor des Instituts für Medizinische Informatik, ist sich sicher, dass die Medizin von KI profitieren wird. In seiner Funktion als Chief Medical Information Officer (CMIO) innerhalb der IT ist er für die digitale Transformation der Patientenversorgung an der Charité verantwortlich. Sein Institut arbeitet beispielsweise an KI-Modellen zur Sturzprävention in der Langzeitpflege. Auch in anderen Bereichen der Charité wird intensiv an KI geforscht: Beispielsweise das Charité-Labor für Künstliche Intelligenz in der Medizin arbeitet an der Entwicklung von Werkzeugen für die KI-basierte Prognose nach Schlaganfällen.
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