Die Diagnose von Brustkrebs ist einzigartig komplex und stellt Pathologen vor viele Herausforderungen. In den letzten Jahren wurde künstliche Intelligenz (KI) in klinischer Qualität wie die Paige Breast Suite eingeführt, um Pathologen bei der Bewältigung dieser Herausforderungen zu unterstützen und ihnen mehr Effizienz und Vertrauen zu bieten. Auf dem diesjährigen Digital Pathology & AI Congress: Europe hielten Dr. Juan Retamero, Medical Director, Digital Pathology Transformation bei Paige, und Dr. Wen Ng, beratender Pathologe für Brust, Urologie und Endokrinologie am St. Thomas Hospital in London, eine Sitzung ab, in der sie den Wert untersuchten, den KI den Laboren bieten kann, und einen ersten Blick auf neue Forschungsergebnisse zur weiteren Umgestaltung der Brustkrebsdiagnostik gaben.
Dr. Retamero begann die Sitzung mit einem kurzen Hintergrundbericht darüber, wie KI trainiert wird, um klinische Qualität zu erreichen. Er erklärte, dass Multiple Instance Learning (MIL), eine schwach überwachte Form des Trainings, der beste Weg ist, um Modelle auf extrem großen Datensätzen zu trainieren. Dies ist nicht nur entscheidend, um sicherzustellen, dass sie genau zwischen Krebs und Nicht-Krebs unterscheiden können, sondern auch, um sie über prä-analytische Variationen hinweg verallgemeinerbar zu machen, was gewährleistet, dass die Modelle dann in jedem Labor ohne zusätzliches Tuning korrekt arbeiten können. Aus diesem Grund ist MIL die Hauptmethode, die Paige für das Training aller KI-Anwendungen in der Paige Breast Suite verwendet. Die Paige Breast Suite besteht aus einer Reihe von KI-Tools, die die Effizienz und das Vertrauen der Pathologen bei der Diagnose von Brustkrebs verbessern sollen, insbesondere bei einigen der schwierigeren Aspekte der Diagnose.
Eine Herausforderung zu Beginn des diagnostischen Prozesses sei beispielsweise die effektive Identifizierung von Krebs in Biopsie-Objektträgern, so der Experte. In einer Studie aus dem Jahr 2015 wurde festgestellt, dass die Übereinstimmung zwischen Pathologen bei der Diagnose von Brustkrebsbiopsien nur 75 % beträgt, was Raum für falsch positive oder negative Ergebnisse lässt.1 KI wie Paige Breast wurde jedoch so trainiert, dass sie unglaublich empfindlich ist, mit einem NPV von 95 %, was Pathologen helfen kann, Objektträger sicherer als gutartig zu klassifizieren und falsch-positive Ergebnisse zu reduzieren sowie sicherzustellen, dass kein Krebs übersehen wird.
Weiter erklärte er, dass die Mitosenzählung nicht nur ein ähnlich subjektiver, sondern auch ein mühsamer und zeitaufwändiger Schritt ist. KI kann Pathologen dabei helfen, Hotspots mit einer hohen Konzentration von Mitosen zu erkennen und eine genaue Mitosenzahl zu ermitteln, um die Effizienz zu steigern und die Subjektivität bei der Einstufung zu verringern. Diese Vorteile kann die KI auch bei der Lymphknotenbeurteilung bieten, die laut Dr. Retamero eine der größten Herausforderungen darstellt. Häufig sind die Pathologen, die die Fälle von Brustlymphknoten untersuchen, Allgemeinpathologen, und wie eine Studie aus dem Jahr 2012 zeigte, wurde bei fast einem Viertel der Fälle der N-Status angehoben, wenn die Diagnose später von spezialisierten Pathologen überprüft wurde.2 Mit KI wie Paige Breast Lymph Node können Pathologen Metastasen, einschließlich ITCs und kleiner, schwieriger Mikrometern, zuverlässiger identifizieren. Eine Studie ergab, dass Pathologen, die Paige Breast Lymph Node verwendeten, ihre Sensitivität um 12 % verbesserten und ihre Gesamtlesezeiten um 55 % reduzierten.3
Natürlich erinnerte Dr. Retamero die Zuhörer daran, dass KI, genau wie jedes andere Hilfsmittel, vom Pathologen immer in einen bestimmten Kontext gestellt und als Hilfsmittel und nicht als absolute Wahrheit betrachtet werden muss. Die KI soll den Pathologen nicht ersetzen, sondern nur Zeit sparen und seine Diagnosesicherheit erhöhen.
Daraufhin betrat Dr. Ng die Bühne, um seine eigenen Erfahrungen mit der Anwendung von KI bei der Beurteilung von Lymphknoten mitzuteilen. Obwohl Dr. Ng anfangs etwas zögerlich war, was den Einsatz der Technologie anging, stellten er und sein Team nach der Durchführung einer Pilotstudie mit Paige Breast Lymph Node fest, dass nicht nur die Benutzererfahrung unglaublich einfach war, sondern dass die KI seiner Praxis auch viele unmittelbare Vorteile bieten würde.
Zunächst stellte er fest, dass Pathologen angesichts der sinkenden Zahl von Assistenzärzten und Auszubildenden mehr Fälle mit weniger Ressourcen bearbeiten müssen. Gleichzeitig nimmt die Lymphknotendiagnose in der Regel drei- bis viermal mehr Zeit in Anspruch als die Erstdiagnose durch eine Brustbiopsie und ist eher banal, aber klinisch unglaublich wichtig, da sie Aufschluss über die Prognose und die Behandlung des Patienten gibt. Paige Breast Lymph Node, sagte er, könnte die Zeit, die er mit jedem Fall verbringt, durch die automatische Klassifizierung von verdächtigem und unverdächtigem Gewebe drastisch reduzieren. Dr. Ng wäre dann in der Lage, die Ergebnisse der künstlichen Intelligenz sehr schnell zu bestätigen oder abzulehnen und seine Fälle schneller zu bearbeiten. Die Fähigkeit der KI, Krebserkrankungen auf Fallebene zu erkennen, bedeutet außerdem, dass er seine Arbeitsliste besser priorisieren und verdächtige Fälle zuerst überprüfen kann. Außerdem wies er darauf hin, dass Metastasen sehr klein sein können und stark variieren. Mit Hilfe der KI könnte er digital kommentieren und messen, was seiner Meinung nach sehr viel genauer ist als ein herkömmlicher Ansatz, so dass er sich in seiner Gesamtdiagnose selbst bei kleinen Metastasen sicherer fühlen könnte.
Wichtig ist, dass alle diese Vorteile durch die Pilotstudie bestätigt wurden. Als Paige Breast Lymph Node im Labor von Dr. Ng auf eine Kohorte von 53 Lymphknoten von 12 Patientinnen angewandt wurde, wies es eine hohe Sensitivität und Spezifität für die Erkennung von Krebs auf und unterstützte eine hohe Konkordanz zwischen den Beobachtern. Jetzt beginnen er und sein Team mit einer größeren Version dieser ursprünglichen Studie, bei der sie bis zu 1.000 Lymphknoten untersuchen werden. Obwohl sich die Studie noch in einem sehr frühen Stadium befindet, geht Dr. Ng davon aus, dass sie die Fähigkeit der KI, den Pathologen Effizienzgewinne zu verschaffen, unter Beweis stellen wird. Er merkte an, dass „die Studie noch nicht weit fortgeschritten ist, aber ich kann Ihnen sagen, dass die Verbesserung der Lebensqualität real ist. Ich kann jetzt schon sehen, dass es wirklich großartig ist, dieses Vertrauen zu haben, dass ich etwas entdecken kann, das so klein, aber klinisch potenziell signifikant ist, und das validieren kann.“
Nachdem er gesehen hat, was KI leisten kann, hofft Dr. Ng nun, dass er sie in Zukunft auf noch mehr Arten anwenden kann. So sieht er KI als „perfekten Assistenzarzt“, der die Fälle für Sie sortieren kann, bevor Sie überhaupt zur Arbeit kommen, und sie vorab als verdächtig oder unverdächtig einstuft, was Zeit spart. Außerdem sieht er die Software als hilfreich für die Vorbestellung zusätzlicher Färbungen, die IHC-Visualisierung und -Bewertung, die Messung von Tumor und Rändern und vieles mehr. Er wies darauf hin, dass es noch einige offene Fragen zur praktischen Anwendung von KI im klinischen Umfeld gibt, die Pathologen berücksichtigen sollten, z. B. in welchem Stadium sie Auszubildende an die KI heranführen sollten, aber insgesamt sei er sehr gespannt auf die Zukunft der KI und darauf, was die laufende Studie über die Unterstützung der Brustkrebsdiagnose ergeben wird.
1Elmore, Joann G., et al. „Diagnostische Übereinstimmung zwischen Pathologen, die Brustbiopsieproben interpretieren“. Jama 313.11 (2015): 1122-1132.
2VestjensJHMJ, Pepels MJ, de Boer M, et al. Relevante Auswirkungen der zentralen pathologischen Untersuchung auf die Nodaleinstufung bei einzelnen Brustkrebspatientinnen Ann Oncol. 2012;23(10):2561-2566. doi:10.1093/annonc/mds072
3Basierendauf einer klinischen Studie, an der 3 Pathologen beteiligt waren, und Daten von 148 Patienten.
*In der Europäischen Union und im Vereinigten Königreich ist Paige Breast Lymph Node für den klinischen Einsatz (CE-IVD und UKCA) mit Leica Aperio AT2 und Aperio GT450 Scannern zugelassen.
