Das Institut für Pathologie der Universität Köln versucht, eigene und praktisch relevante Algorithmen zu entwickeln. 

Ein KI-Netzwerk hat z.B. sehr erfolgreich gelernt, die verschiedenen möglichen Tumorrückbildungen nach Chemo-Strahlentherapie beim Speiseröhrenkrebs zu erkennen.

Aktuell startet man in Köln in der Routinediagnostik mit diesem Algorithmus, der dabei helfen soll, die Tumorvolumina vor und nach Therapie exakt zu bestimmen. Dies ist für die weitere Therapieplanung von großer Bedeutung. 

Derartige aufwendig programmierte Algorithmen werden ohne Frage die tägliche Arbeit von Pathologinnen und Pathologen zeitnah beeinflussen und unterstützen. 

Bei therapeutisch relevanten Biomarkern, die am Tumorgewebe erhoben werden, muss natürlich adäquates Tumormaterial vorliegen. Die digitale Pathologie kann z.B. eine tumordurchsetzte Fläche und die Anzahl der Krebszellen in den meisten Fällen präzise definieren – und dürfte daher in Zukunft der Goldstandard werden.

Gesprächspartner in dieser Folge:

Prof. Dr. med. Alexander Quaas: Stellv. Leiter Institut für Allg. Pathologie der Universitätsklinik Köln, Ltg. Referenzpathologie Tumoren des oberen Gastrointestinaltraktes

PD Dr. med. Yuri Tolkach: Institut für Allg. Pathologie der Universitätsklinik Köln, Schwerpunkte Uro-Pathologie und Digitale Pathologie  

Universitätsklinik Köln:

https://pathologie.uk-koeln.de/institut/direktor-team/oberaerzte/

Links zur Folge:

Tolkach I Quaas et al.: AI Regression EAC Lancet Dig Health 2023:

https://www.thelancet.com/pdfs/journals/landig/PIIS2589-7500(23)00027-4.pdf

Scheel I Tolkach I Quaas et al.:

Tumour area infiltration and cell count in endoscopic biopsies of therapy‐naive upper GI tract carcinomas by QuPath analysis: implications for predictive biomarker testin

https://www.nature.com/articles/s41598-023-43903-3

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