Forschende des Paul-Scherrer-Instituts (PSI) und des Massachusetts Institute of Technology (MIT) wollen mit Bildanalysen die Charakteristik von Brustkrebs erkennen. Denn Krebs ist nicht gleich Krebs: Manche Tumore wachsen sehr langsam oder wechseln kaum je das Stadium von einer eher harmlosen Vorstufe zu einer lebensbedrohlichen Form. Dazu gehört auch eine Vorstufe von Brustkrebs in den Milchgängen, das "ductale Carcinoma in situ".

Die kurz DCIS genannte Form entwickelt sich nur in 30 bis 50% der Fälle zu einer bedrohlichen Form von Brustkrebs. Weil DCIS sehr gut heilbar ist, empfehlen Ärzte und Ärztinnen generell eine Behandlung. Möglicherweise ist sie aber unnötig.

Bisher fehlen den Ärzten und Ärztinnen oft Anhaltspunkte, um verlässlich zu entscheiden, welcher Tumor harmlos bleibt und welcher zu einem lebensbedrohlichen Brustkrebs übergehen wird.

Diese Wissenslücke soll eine Studie schliessen, wie das PSI mitteilt. Geleitet wurde das Projekt von G.V. Shivashankar, Leiter des Labors für Biologie im Nanobereich am PSI und Professor für Mechano-Genetik an der ETH Zürich, sowie Caroline Uhler, Direktorin des Eric and Wendy Schmidt Center am Broad Institute und Professorin für Elektrotechnik und Informatik am MIT.

Die Forschenden entwickelten eine Bildanalyse, die mittels Künstlicher Intelligenz das Krankheitsstadium zuverlässig einschätzen kann. Die Bilder zeigen, wie die DNA in jeder einzelnen Zelle verpackt ist. "Die Daten dafür sind leicht und kostengünstig zu erheben", erklärt Shivashankar.

Vor einem Einsatz in der Praxis seien jedoch zahlreiche weitere Studien erforderlich, welche die Zuverlässigkeit und die Sicherheit des Ansatzes belegen müssen, so etwa die Langzeitbeobachtung von DCIS-Patientinnen, sagen die Forschenden.