Mit KI zu neuem Diabetes-Schnelltest

Um das neuronale Netzwerk zu trainieren, presste Alexander Kihm Blut durch hauchfeine Mikroröhrchen in einem Objektträger und klassifizierte die Blutkörperchen unter dem Mikroskop. (Foto: Claudia Ehrlich)

Krankheiten wie Diabetes, Malaria oder Sichelzellenanämie könnten künftig schneller diagnostiziert werden. Die Grundlage dafür haben jetzt Physiker der Universität des Saarlandes gelegt. Sie haben ein Verfahren entwickelt, das mit künstlicher Intelligenz (KI) in Sekundenschnelle die Form von Blutzellen klassifiziert.

Die beiden Physiker Alexander Kihm und Stephan Quint aus der Forschergruppe von Professor Christian Wagner nutzen für das neue Verfahren Methoden der Mustererkennung durch künstliche neuronale Netzwerke. Sie arbeiten ähnlich wie das Zusammenspiel der Nervenzellen im menschlichen Gehirn. Das Softwareprogramm lässt sich für Blutzellen anwenden, ist aber auch auf andere große Mengen mikroskopisch kleiner Objekte übertragbar.

Beim Test der Blutzellen macht sich die Software die Tatsache zunutze, dass sich die Blutzellen je nach der Geschwindigkeit verändern. Je nachdem wie hoch der Druck ist, mit dem sie durch die Gefäße schießen, ändern sie ihre Form. „Bei hoher Geschwindigkeit des Blutflusses haben die Blutzellen eher die charakteristische Form eines Pantoffels, weshalb Forscher sie nach dem englischen ´Slipper` tauften. Ist die Geschwindigkeit niedriger, schwimmen sie eher durch die Mitte des Blutgefäßes und zeigen eine symmetrische Form, ähnlich einem Croissant“, sagt Doktorand Alexander Kihm. Er beschäftigt sich im Forscherteam mit roten Blutzellen. Das Fließverhalten komplexer Flüssigkeiten wie Blut ist ein Forschungsschwerpunkt der Experimentalphysiker.

Klassische Verfahren sind aufwändig

Bei einigen Erkrankungen sind solche Formveränderungen von Blutzellen typisch. „So haben etwa Diabetes, Malaria oder die erblich bedingte Sichelzellenanämie Einfluss auf die Steifigkeit der Blutzellen“, erklärt Kihm. Auch Medikamente können ihre mechanischen Eigenschaften beeinflussen. Werden diese Veränderungen mit klassischen Analyseverfahren nachgewiesen, dauert das lange. Zudem ist es aufwändig und teuer. Bei der klassischen Methode zählen Labor-Mitarbeiter unter dem Mikroskop die Blutzellen mit bestimmter Form. Neben den typischen charakteristischen Formen von Croissant oder Slipper gibt es auch zahlreiche Zwischenformen, die sich weniger gut bestimmen lassen und den Mitarbeitern diese Arbeit erschweren.

Basis für zuverlässigen Schnelltest gelegt

In seiner Grundlagenforschung hat Kihm nun die Basis für einen zuverlässigen Schnelltest gelegt. Die von ihm entwickelte Analyse-Software kann blitzschnell die Form großer Mengen von Zellen erkennt und klassifizieren. „Das neuronale Netzwerk identifiziert mit künstlicher Intelligenz die Form der Blutzellen in der Probe anhand von charakteristischen Krümmungen und Wölbungen. Wir sind somit in der Lage, innerhalb von Sekunden Datensätze mit mehreren Tausend Zellen zu analysieren“, so der Forscher.

Um sein neuronales Netzwerk zu trainieren, presste Kihm gewaschenes Blut, in dem nur noch rote Blutzellen schwimmen, durch hauchfeine Mikroröhrchen, die im Durchmesser kaum größer sind als die Zellen. Mit dem Hellfeldmikroskop beobachtete und klassifizierte er die Blutkörperchen. Mithilfe der so gewonnenen Datensätze erstellte Kihm mathematische Modelle und programmierte die Software zur Mustererkennung.

Künftig könnte das zur schnelleren Diagnose für Krankheiten eingesetzt werden, bei denen sich die Blutzellen-Form verändert. Dazu ist allerdings noch weitere Forschungsarbeit erforderlich. Die Volkswagen Stiftung (grant scheme Experiment!) und der Europäische Forschungsrat ERC (RELEVANCE sowie CoMMiTMenT) förderten die Forschungen. Derzeit ist Kihm bei einem Forschungsaufenthalt in Kanada an der McMaster University, um sein Verfahren weiterzuentwickeln.