{"id":984092,"date":"2026-04-30T10:08:20","date_gmt":"2026-04-30T10:08:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/984092\/"},"modified":"2026-04-30T10:08:20","modified_gmt":"2026-04-30T10:08:20","slug":"tieferes-verstaendnis-von-krebs-dank-ki-in-der-pathologie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/984092\/","title":{"rendered":"Tieferes Verst\u00e4ndnis von Krebs dank KI in der Pathologie"},"content":{"rendered":"<p>Die digitale Transformation der Pathologie er\u00f6ffnet neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Krebsdiagnostik. Moderne Verfahren der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) gehen heute weit \u00fcber die reine Automatisierung hinaus: Sie erm\u00f6glichen es, aus routinem\u00e4\u00dfig erhobenen histologischen Gewebeschnitten bislang verborgene biologische Informationen zu gewinnen und damit ein tieferes Verst\u00e4ndnis von Tumorerkrankungen zu erreichen. Ein Team der <a href=\"https:\/\/pathologie.uk-koeln.de\/\" target=\"_blank\" class=\"external-link\" rel=\"nofollow noopener\">Pathologie der Uniklinik K\u00f6ln<\/a> und der <a href=\"https:\/\/medfak.uni-koeln.de\/\" target=\"_blank\" class=\"external-link\" rel=\"noreferrer nofollow noopener\">Medizinischen Fakult\u00e4t der Universit\u00e4t zu K\u00f6ln<\/a> hat einen grundlegend neuen Ansatz namens SPARK (System of Pathology Agents for Research and Knowledge) entwickelt. Die Studie <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41591-026-04357-y\" target=\"_blank\" class=\"external-link\" rel=\"noreferrer nofollow noopener\">\u201eAn agentic framework for autonomous scientific discovery in cancer pathology\u201c<\/a> ist im Fachmagazin Nature Medicine erschienen.<\/p>\n<p>Klassische KI-Ans\u00e4tze segmentieren vor allem Gewebe oder analysieren einzelne Zellen im Tumormikromilieu. Dabei sto\u00dfen sie h\u00e4ufig an Grenzen \u2013 etwa durch eingeschr\u00e4nkte Interpretierbarkeit oder mangelnde \u00dcbertragbarkeit auf neue Fragestellungen. Das agentenbasierte KI-System SPARK fungiert als eine Art \u201edigitales Gehirn\u201c. Es verkn\u00fcpft mehrere spezialisierte Algorithmen zu einem koordinierten System, das eigenst\u00e4ndig biologische Hypothesen generieren, verfeinern und in analytische Werkzeuge umsetzen kann \u2013 ohne, dass ein erneutes Training der Modelle erforderlich ist. Die Nutzung von Sprache als universelle Schnittstelle erm\u00f6glicht eine flexible und intuitive Interaktion mit komplexen Bilddaten. So lassen sich etwa einfache sprach-basierte Analysen durchf\u00fchren, wie zum Beispiel, ob ein Tumor auf eine Immuntherapie ansprechen wird.<\/p>\n<p>In umfangreichen Analysen von \u00fcber 5.400 Patientinnen und Patienten aus 18 unabh\u00e4ngigen Kohorten und f\u00fcnf verschiedenen Tumorentit\u00e4ten zeigte das Team um Priv.-Doz. Dr. Yuri Tolkach, Oberarzt am Institut f\u00fcr Pathologie an der Uniklinik K\u00f6ln, dass SPARK klinisch relevante und biologisch fundierte Gewebemarker identifiziert. Diese stehen in engem Zusammenhang mit Krankheitsverlauf, etablierten pathologischen Parametern und dem Ansprechen auf Therapien. Dar\u00fcber hinaus erlaubt das System, aus statischen Gewebeschnitten R\u00fcckschl\u00fcsse auf die zeitliche Entwicklung von Tumoren zu ziehen und Mechanismen der Tumorprogression besser zu verstehen.<\/p>\n<p>\u201eSPARK tr\u00e4gt dazu bei, Diagnosen zu pr\u00e4zisieren, Patientinnen und Patienten zuverl\u00e4ssiger zu stratifizieren und Therapieentscheidungen gezielter zu treffen. Insbesondere im Bereich der personalisierten Onkologie er\u00f6ffnet sich die M\u00f6glichkeit, Therapien st\u00e4rker an die individuellen biologischen Eigenschaften eines Tumors anzupassen und so die Behandlungsergebnisse zu verbessern\u201c, so Dr. Tolkach.<\/p>\n<p>Ein weiterer Vorteil von SPARK ist den Forschenden zufolge die Zug\u00e4nglichkeit. \u00dcber eine spezialisierte, modulinteraktive Benutzeroberfl\u00e4che k\u00f6nnen klinisch t\u00e4tige \u00c4rztinnen und \u00c4rzte sowie Forschende auch ohne Programmierkenntnisse Analyseans\u00e4tze entwickeln.<\/p>\n<p>Trotz dieser vielversprechenden Ergebnisse sei eine prospektive Validierung im klinischen Alltag notwendig, um den vollen Nutzen der Technologie zu best\u00e4tigen. Alle entwickelten Methoden, Parameter und Ergebnisse wurden offen zug\u00e4nglich gemacht, um die Weiterentwicklung durch die wissenschaftliche Gemeinschaft aktiv zu f\u00f6rdern. \u201eMit SPARK verfolgen wir das Ziel, die Pathologie von einer prim\u00e4r deskriptiven Disziplin hin zu einer datengetriebenen, pr\u00e4diktiven Wissenschaft weiterzuentwickeln \u2013 und damit einen entscheidenden Beitrag zur Pr\u00e4zisionsmedizin in der Onkologie zu leisten\u201c, sagt Univ.-Prof. Dr. Reinhard B\u00fcttner, Direktor des Instituts f\u00fcr Allgemeine Pathologie und Pathologische Anatomie.<\/p>\n<p>SPARK wurde unter anderem durch das ehemalige Bundesministerium f\u00fcr Bildung und Forschung (BMFTR) und im Rahmen des Projekts DigiPathConnect des Interreg Euregio Maas-Rhein der Europ\u00e4ischen Union gef\u00f6rdert. Zudem wurden Daten des Nationalen Netzwerk Genomische Medizin Lungenkrebs (nNGM, gef\u00f6rdert durch die Deutsche Krebshilfe) und die Rechenleistung des RAMSES Hochleistungsrechners des IT Center University of Cologne (ITCC) der Universit\u00e4t zu K\u00f6ln genutzt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Die digitale Transformation der Pathologie er\u00f6ffnet neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Krebsdiagnostik. 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