Weichteilsarkome (eng.: Soft Tissue Sarcoma, STS) sind seltene und schwierig zu behandelnde Tumore. Bei lokalisierter Erkrankung stützt sich die Therapie auf eine ausgedehnte Tumorentfernung und Strahlentherapie. Doch die Risiken von Rückfällen, Fernmetastasen und die Überlebenschancen der Patientinnen und Patienten bleiben zentrale Herausforderungen. Bisher verwendete Prognosetools sind oft ungenau und liefern nur begrenzte Entscheidungsgrundlagen für die Therapie.

Die Universitätsklinik Balgrist beschäftigt sich intensiv mit der Erforschung dieser Tumorart, nicht zuletzt deshalb, weil sie starke Auswirkung auf den Bewegungsapparat hat.

PD Dr. med. Daniel Müller, leitender Arzt der Tumorchirurgie am Balgrist, spricht im Interview über eines der neusten Forschungsprojekte: Die Entwicklung eines neuen Prognosetools für die Risikoeinschätzung von Weichteilsarkomen.

Daniel Müller, um was handelt es sich bei der KI-Forschung bei Weichteilsarkomen?

Patientinnen und Patienten, die von Weichteilsarkomen betroffen sind, werden je nach Risikoeinschätzung unterschiedlich behandelt. Zum Beispiel wird bei höherem Metastasenrisiko eher eine Chemotherapie angeordnet, als bei einer niedrigeren Risikoeinschätzung. Nun ist es so, dass die Risikoeinschätzung bei Weichteilsarkomen eher rudimentär ist. Die meisten konventionellen Methoden stützen sich lediglich auf einzelne Faktoren wie bspw. die Grösse des Tumors, das Alter der betroffenen Person und den Grad der Histologie. Wir wollen diese Prognose sehr viel präziser machen und setzen dazu auf die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Der Vorteil einer KI ist, dass sie im Hintergrund sämtliche Daten analysieren kann und sich nicht von subjektiven Faktoren beeinflussen lässt. Nicht nur das: Wir gehen davon aus, dass die Daten dank künstlicher Intelligenz auch über längere Zeiträume hinweg genauer analysiert werden können, um so Veränderungen besser zu berücksichtigen.

Woher kam die Idee, künstliche Intelligenz zu nutzen?

Wir verfügen bei jeder betroffenen Person über sehr viele Falldaten. Leider wird ein Grossteil dieser bereits vorhandenen Daten zur individuellen Therapieplanung noch nicht berücksichtigt. Aus diesem Grund suchten wir nach einem Weg, um sämtliche verfügbaren Daten von Patientinnen und Patienten zu nützen. Hierzu eignet sich KI besonders gut, denn sie kann einerseits deutlich mehr Daten in Echtzeit analysieren. Andererseits kann die KI auch blinde Flecken in der Analyse aufdecken, sprich die Wichtigkeit bestimmter Daten hervorheben, welche bei herkömmlichen Analysen gar nicht erst festgestellt werden.

Was ist das Endziel dieser Forschung?

Im Endeffekt soll die Grundlage für eine neue Risikoanalyse vorhanden sein, die für jede Patientin und jeden Patienten individuell zugeschnitten ist. Die behandelnden Ärztinnen und Ärzte erhalten in der Folge eine noch bessere Entscheidungsgrundlage für die Behandlung.

Was treibt Sie grundsätzlich an, Forschung im Bereich der Weichteilsarkome durchzuführen?

Für mich ist die Erforschung dieser Krebserkrankung besonders motivierend, da der Bereich im Vergleich zu anderen Krebsarten noch relativ unerforscht ist. Das hat auch einen guten Grund: Weniger als ein Prozent aller Krebspatientinnen und -Patienten in der Schweiz sind von Weichteiltumoren betroffen. Auch im internationalen Umfeld ist die Krankheit selten. Aus diesem Grund gibt es wenig Forschungsdaten und Erkenntnisse. Oftmals versucht man daher, die Erkenntnisse aus anderen Bereichen der Tumorforschung an Weichteilsarkomen anzuwenden und zu prüfen. Das funktioniert aber nicht immer wie gewollt. Gemeinsam mit meinem Balgrist-Team verfolge ich deshalb einen anderen Ansatz. Wir fokussieren uns ausschliesslich auf Weichteiltumore und spezialisieren uns in der Folge, damit wir mehr Licht ins Dunkle bringen, mehr Daten sammeln und mehr wissenschaftliche Erkenntnisse schaffen.

Daniel Müller, besten Dank für das Interview.