Die Krebserkennung verbessern wollen Forschende der FH-Münster gemeinsam mit sieben Projektpartnern im Rahmen des INTERREG-Projekts InMediValue (Innovation in medical imaging value chains). Nun haben sie ihre Ergebnisse vorgestellt.
Die Forschenden aus Deutschland und den Niederlanden haben in ineinandergreifenden Teilvorhaben an einem schmerzreduzierten Untersuchungsverfahren für Brustkrebs und einer Technologie mit künstlicher Intelligenz (KI) gearbeitet, die Tumore auf Röntgenbildern erkennt. Darüber hinaus haben die WissenschaftlerInnen einen neuartigen Marker entwickelt, der es ermöglicht, betroffenes Gewebe bei minimalinvasiven Operationen zu erkennen.
Hoher Praxisbezug
„Wir sind sehr zufrieden mit den Ergebnissen und freuen uns über einen Projektabschluss mit hervorragendem Output“, sagt Projektleiterin Prof. Dr. Karin Mittmann vom EUREGIO BioMedtech Center (EBC) der FH Münster. Dabei wurden alle Disziplinen mit einbezogen: „Partnerinnen und Partner aus den Ingenieur- und Naturwissenschaften, von Medizintechnikfirmen sowie aus der klinischen Praxis haben gemeinsam im Projekt gearbeitet. So konnten wir sicherstellen, dass die innovativen Erkenntnisse auch praktisch umgesetzt werden können, und bekamen direktes Feedback von den Klinikerinnen und Klinikern, die die Technik in Studien testeten, um diese zukünftig an den Patientinnen und Patienten nutzen zu können“, so Mittmann. Im Verlauf des Projekts hat Konsortium ein Patent angemeldet, die Technologien in vier klinischen Studien getestet und bereits vier internationale Publikationen veröffentlicht.
Schonende Mammographie
Die erste Neuheit betrifft die Brustkrebsuntersuchung. Das Konsortium wollte Qualität und die Beteiligungsrate bei der Mammographie erhöhen. Dazu entwickelten das Institut für Klinische Radiologie des Universitätsklinikums Münster (UKM) und die Medizintechnikfirmen Holland Innovative BV sowie Sigma Screening BV eine spezielle Kompressionsplatte. „Bei der Mammographie muss das Brustgewebe zusammengedrückt werden, um davon Röntgenaufnahmen aufzunehmen. Dieses Verfahren wird von Frauen teilweise als schmerzhaft empfunden. Die entwickelte Platte ermittelt den Druck und passt ihn individuell an“, erklärt Mittmann. Zudem wurden 3D-Bilder in mehreren Ebenen aufgenommen. Das ermöglicht eine genauere Diagnose.
Falsch positive Befunde reduzieren
Im zweiten Teilvorhaben entwickelten das UKM und die Medizintechnikfirma ScreenPoint Medical BV eine KI-basierte Technologie. Diese wertet die 3D-Bilder aus der Mammographie aus. Dafür lernte das Programm, sogenannte suspekte Bereiche – Gewebe, in denen Tumore vermutet werden – zu erkennen. Außerdem ist die KI in der Lage kleinste Kalkablagerungen im Brustgewebe von Tumoren unterscheiden. Dadurch lässt sich mithilfe des Programms kann die Anzahl falsch positiver Befunde deutlich reduzieren. Es gebe wertvolle Hinweise für die RadiologInnen und unterstütze sie so bei der Befundung.
Neue Kombination für mehr Genauigkeit
„Unsere dritte Innovation ist ein multimodaler Imaging-Marker: eine Flüssigkeit, die vor der Operation in die Nähe des Tumors gespritzt wird“, so Mittmann. Dieser Marker vereint zwei Eigenschaften, die es bisher noch nicht kombiniert gab. Er enthält magnetische Kleinstpartikel und fluoresziert im nahen Infrarotbereich. So lässt sich das suspekte Gewebe bei einer minimalinvasiven OP einfacher finden – mit einem Fluoreszenz-Laparoskop für die leuchtenden Inhaltsstoffe oder einer Handsonde für die magnetischen Partikel. „Beide Methoden haben ihre Stärken, die wir nun verbunden haben“, erklärt die Projektleiterin.
„Das optische Verfahren liefert ein genaues Bild durch mehrere Gewebeschichten. Die magnetische Detektion kann regionale Lymphknoten bei der Operation auffinden, worüber man feststellen kann, ob der Tumor bereits gestreut hat.“ An diesem Teilvorhaben hat das EBC gemeinsam mit der Biotechnologie-Firma Cysal GmbH aus Münster und dem TechMed Centre der Universität Twente gearbeitet.