Karliczek: Künstliche Intelligenz für Krebsbehandlung nutzen

Bundesforschungsministerin stellt Projekt Cancer Scout vor

Pk zur KI in der Medizin
Bundesforschungsministerin Anja Karliczek bei der Pressekonferenz. © BMBF/Hans-Joachim Rickel

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz verbessert schon jetzt in zahlreichen Bereichen der Medizin die Diagnose und Behandlung von Krankheiten. Am heutigen Donnerstag hat Bundesforschungsministerin Anja Karliczek in Berlin ein neues KI-Forschungsprojekt für die Krebsbehandlung vorgestellt. Es wird vom Universitätsklinikum Göttingen und Siemens Healthineers betrieben und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Dazu erklärt Bundesforschungsministerin Anja Karliczek:

„KI nützt den Menschen, wenn sie richtig eingesetzt wird. Gerade in der Medizin wird das mehr als deutlich. KI leistet bereits einen großen Beitrag, die Diagnostik in der Medizin zu verbessern. Im Bundesforschungsministerium ist uns jedoch auch bewusst, dass viele dieser Ansätze noch in den Kinderschuhen stecken und erforscht werden müssen. Schon heute investieren wir 90 Millionen Euro in mehr als 60 Vorhaben, die sich dezidiert mit KI-Ansätzen in der Medizin beschäftigen. Diese Zukunftsinvestitionen wollen wir in den nächsten Jahren möglichst noch ausweiten.

Tumorerkrankungen sind ein Anwendungsgebiet für KI in der Medizin, das in vielen Forschungsprojekten heraussticht. Mit der Nationalen Dekade gegen Krebs haben wir diesen Erkrankungen noch einmal besonders den Kampf angesagt. Angesichts der großen Vielfalt unterschiedlicher Krebsarten und
-formen wollen wir Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler dabei unterstützen, die Chancen von KI für bessere diagnostische Methoden und therapeutische Behandlungen von Krebspatienten zu nutzen.

Ein besonderes Projekt ist Cancer Scout. Digitale Biopsie mit Hilfe von KI ist das Ziel. Im Kern geht es um eine Art Vorscreening von Tumorzellen. Mit Hilfe von KI ordnen Rechner Tumorzellen in bestimmte Raster – sogenannte molekulare Subgruppen. Damit können Krebspatienten gezielter behandelt werden. Diese Ansätze zählen zu personalisierter Krebsmedizin. Mein Ministerium fördert dieses Projekt mit 10 Millionen Euro. Es ist ein gutes Beispiel dafür, wie Wissenschaft und Industrie zum Wohle der Menschen zusammenwirken.“

Professor Philipp Ströbel, Direktor der Pathologie am Universitätsklinikum Göttingen, betont: „Wir sind sehr glücklich darüber, dass wir das BMBF von unserer Idee überzeugen konnten. Durch die Förderung erhalten wir jetzt die einzigartige Gelegenheit, gemeinsam mit unserem starken Industriepartner Siemens Healthineers die Möglichkeiten und Grenzen unseres Verfahrens ausgiebig zu erproben. Dabei können wir ein ganzes Bündel völlig neuartiger Methoden für die klinische Routine entwickeln.“

Christian Wolfrum, Leiter „New Business Development and Planning“ bei Siemens Healthineers, ergänzt: „Dieses Forschungsprojekt kann dazu beitragen, durch Nutzung und Verknüpfung verschiedener Datenquellen klinische Entscheidungen zu unterstützen, um die Krebsdiagnostik präziser zu machen und damit zu verbessern. Unsere Aufgabe in diesem Projekt ist es unter anderem, ein künstliches neuronales Netz anhand pathologischer, genomischer sowie proteomischer Daten zu trainieren, um mit Hilfe Künstlicher Intelligenz therapierelevante molekulare Veränderungen bei Tumoren vorhersagen zu können.“

 

Hintergrund:

Jedes Jahr erkranken in Deutschland etwa eine halbe Million Menschen an bösartigen Tumorerkrankungen. In den vergangenen Jahren hat die Entwicklung neuer hochwirksamer Medikamente die Behandlung vieler Tumore bereits tiefgreifend verändert und völlig neue Chancen im Kampf gegen den Krebs eröffnet. Mit „Cancer Scout“ fördert das BMBF nun ein großangelegtes gemeinschaftliches Forschungsprojekt, das der Medizin im Kampf gegen den Krebs ein neues Instrument an die Hand geben soll.

Hauptziel des mit knapp 10 Millionen Euro geförderten Vorhabens ist die Erforschung Künstlicher Intelligenz, mit deren Hilfe eine „digitale Biopsie“ molekulare Veränderungen in Tumoren erkennt. Diese könnten so gezielt und in wesentlich kürzerer Zeit als bislang behandelt werden.