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An der MedUni Wien wollen Forscher im Rahmen des Projekts AutoPiX Bildaten mithilfe von KI zu aussagekräftigen Biomarkern machen.
Jedes Jahr werden in der EU Millionen Bilddaten aus Röntgen, Ultraschall oder Magnetresonanztomografie von Arthritis-Patienten produziert. Und genau die sollen im Rahmen des Projekts AutoPiX nutzbar gemacht werden. Ziel des von der Innovative Health Inititative, der Europäischen Union und Industriepartnern mit 21 Millionen Euro geförderten Konsortiums ist es, die Bilddaten mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz zu aussagekräftigen Biomarkern zu machen.
Ein zentraler Aspekt ist dabei die automatisierte Bildanalyse, bei der unstrukturierte Bilddaten in quantitative Biomarker umgewandelt werden, die Diagnose, Therapieüberwachung und Vorhersage unterstützen können. Darüber hinaus soll der Einsatz mobiler Apps auch die Fernüberwachung von Patienten ermöglichen. Dabei können Fotos oder Videos direkt an die Klinik übermittelt werden. Schließlich sollen innovative Bildgebungstechniken entwickelt werden, die die invasive Gewebsdiagnostik ersetzen könnten und somit eine weniger belastende Alternative für die Patienten bieten.
Besser Frühdiagnostik
„Das AutoPiX-Konsortium hat sich zum Ziel gesetzt, den kritischen Bedarf an besserem Verständnis von Bildgebung in der Rheumatologie zu decken“, erklärt Projektkoordinator Daniel Aletaha von der Medizinischen Universität Wien. Worauf der Wissenschaftler abzielt, sind beispielsweise der eingeschränkte Zugang zu spezifischen Techniken außerhalb von Referenzzentren und Krankenhäusern sowie Schwierigkeiten bei der Auswahl der am besten geeigneten Behandlung. KI-gestützte Bildgebungs-Biomarker könnten die Präzisionsmedizin und die Frühdiagnose verbessern, so die Hoffnung hinter dem Projekt. „Wir werden die Bildgebung näher an die praktizierenden Ärzte und die Patienten heranbringen und dafür sorgen, dass sie für die Behandlung von Krankheiten, die ein hohes Maß an Fachwissen erfordern, besser zugänglich, interpretierbar und klinisch relevant wird“, betont Aletaha.
Um die bildgebenden Biomarker für Patienten mit rheumatoider Arthritis, Psoriasis-Arthritis und axialer Spondyloarthritis zu verbessern, bringt das AutoPiX-Projekt erstklassige pharmazeutische und medizintechnische Partner mit führenden akademischen Einrichtungen zusammen. Das Konsortium vereint 17 Partner aus der EU, der Schweiz und den USA, darunter akademische und medizinische Institutionen, Patientenorganisationen, MedTech- und IT-Unternehmen sowie pharmazeutische Industriepartner. Koordiniert wird AutoPiX von der Medizinischen Universität Wien und Janssen, die neuerdings unter dem Namen Johnson & Johnson Innovative Medicine firmieren.
Großer Bedarf
Auch das Marien Hospital Herne als Teil des Universitätsklinikums der Ruhr-Universität Bochum ist am Projekt beteiligt. Der dortige Ärztliche Direktor der Klinik für Innere Medizin und Rheumatologie, Xenofon Baraliakos, glaubt, dass AutoPiX eine einmalige Chance ist: „Die bisherigen Teilstücke in der Bildgebung bei Arthritis werden in AutoPiX in großen Mengen zusammengefügt. Dadurch werden wir ein komplettes Bild erhalten und Modelle entwickeln, um eine Vorhersage für die richtige Therapie bei einzelnen Patienten zu machen. Das alles mit innovativen Bildgebungstechniken, die in ein paar Jahren der Standard sein werden, aber heute schon im Rahmen des AutoPiX-Projektes eingesetzt werden.“ Und sein Kollege Thomas Hügle, Leiter der Abteilung für Rheumatologie am Universitätsspital Lausanne, ergänzt: „Die Bildgebung der Zukunft ist nicht nur Röntgen und MRT, sondern auch durch die Patienten selbst durch Fotos und Videos, um die Krankheitsmerkmale wie Schwellung und Bewegungseinschränkung frühzeitig zu erkennen. Diese wichtigen Hilfsmittel werden langfristig die Versorgung von Patienten mit Arthritis nachhaltig verbessern.“
Diese immunvermittelten Entzündungskrankheiten betreffen Millionen von Menschen in Europa – konkret etwa vier Millionen bei rheumatoider Arthritis, 1,3 Millionen bei Psoriasis-Arthritis und drei bis fünf Millionen bei axialer Spondyloarthritis. Die meisten von ihnen stehen vor den gleichen Herausforderungen, etwa der Notwendigkeit einer rechtzeitigen Diagnose in nicht spezialisierten Einrichtungen, einer frühzeitigen und gezielten Intervention und einer wirksamen Überwachung. Genau hier soll AutoPiX Abhilfe schaffen.
