„EinBlick in die Forschung“ von Dr. sc. Hum. Niclas Hagen und PD Dr. med. Lena Wucherpfennig der Universität und des Universitätsklinikums Heidelberg

Viele Menschen mit Mukoviszidose leiden unter einer chronischen Entzündung der Nasennebenhöhlen, die ihre Lebensqualität erheblich beeinträchtigen kann. Wie MRT-Aufnahmen mithilfe künstlicher Intelligenz schneller und objektiver ausgewertet werden können, untersucht die Projektgruppe um Dr. sc. hum. Niclas Hagen und PD Dr. med. Lena Wucherpfennig in Zusammenarbeit mit dem Universitätsklinikum Heidelberg und der Universitätsmedizin Greifswald. Im Interview sprechen beide über den Projektstart, die Ziele der Forschung und den möglichen Nutzen für die Diagnostik.

Welche Chancen bietet KI-Unterstützung in der Forschung?

Welche Frage(n) soll Ihr Projekt beantworten?

In diesem Projekt möchten wir die Frage beantworten, ob der Schweregrad von andauernden Entzündungen der Nasennebenhöhlen – chronische Rhinosinusitis (CRS) – in Magnetresonanztomographie (MRT)-Aufnahmen von Menschen mit Mukoviszidose mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) bestimmt werden kann. In Vorarbeiten konnten wir bereits eine KI-gestützte Markierung der Lungenhälften in MRT-Aufnahmen bei Menschen mit Mukoviszidose erzielen*. Im Laufe des Projektes wird untersucht, ob unsere Vorarbeiten zur Lunge für die Nasennebenhöhlen adaptiert und eine ergänzende KI-gestützte Einstufung des Schweregrades bei CRS (anhand des visuellen CRS-MRT-Bewertungssystems) entwickelt werden kann.

Warum sind diese Fragen wichtig? 

Eine CRS ist eine häufige Begleiterkrankung bei Menschen mit Mukoviszidose und beeinträchtigt die Lebensqualität erheblich. Um den Schweregrad einer CRS bestimmen zu können, wurde ein visuelles Bewertungssystem entwickelt (CRS-MRT-Bewertungssystem), mit welchem Radiolog*innen eine Einstufung auf Basis von MRT-Aufnahmen vornehmen können. Am Universitätsklinikum Heidelberg werden im Rahmen routinemäßiger Jahresuntersuchungen mehr als 120 MRT-Aufnahmen der Nasennebenhöhlen pro Jahr durchgeführt. Die CRS-MRT-Bewertung ist mit 15 bis 20 Minuten pro Fall jedoch sehr zeitintensiv und zeigt variierende Bewertungsergebnisse zwischen den behandelnden Radiolog*innen. Eine KI-gestützte CRS-MRT-Bewertung ist daher hilfreich für eine konsistente, schnelle und qualitativ hochwertige Beurteilung:

• Objektiv: Verringerung der Variabilität zwischen verschiedenen auswertenden Radiolog*innen und Beitrag zu einer Standardisierung der CRS-MRT-Bewertung
• Zeitsparend: Reduktion des Zeitaufwands für die CRS-MRT-Bewertung
• Unterstützend: Unterstützung weniger erfahrener Radiolog*innen bei der CRS-MRT-Bewertung

Welchen Nutzen erwarten Sie für CF-Patient*innen?

Chronische Rhinosinusitis beeinträchtigt die Lebensqualität von Menschen mit Mukoviszidose erheblich. Über die reine Symptombelastung (wie eine verstopfte Nase, Kopfschmerzen, Störungen in der Geruchs- und Geschmackswahrnehmung) hinaus haben Studien eine bakterielle Besiedlung der oberen Atemwege nachgewiesen, deren Erregerprofil sich mit dem im unteren Trakt identifizierten überschneidet. Insbesondere CRS-assoziierte strukturelle Veränderungen wie Mukopyozelen (Anm. der Redaktion: Eine Mukopyozele ist eine mit Schleim und Eiter gefüllte Zyste in den Nasennebenhöhlen) können als Bakterienreservoirs und potenzielle Quellen für Infektionen der unteren Atemwege dienen und somit zum Fortschreiten der Lungenerkrankung beitragen.
Angesichts dieser Wechselwirkungen ist eine umfassende Bewertung der Pathologie der oberen Atemwege bei Mukoviszidose zu empfehlen. Das CRS-MRT-Bewertungssystem ermöglicht hierfür eine nicht-invasive Quantifizierung des Krankheitsausmaßes in den Nasennebenhöhlen. Durch die im Projekt untersuchte KI-gestützten Bildanalyse erwarten wir eine verbesserte Diagnostik und Therapieentscheidungsunterstützung. Eine KI-gestützte Bildanalyse würde die krankheitsbegleitende Überwachung deutlich vereinfachen und die Frühdiagnostik relevanter pathologischer Änderungen ermöglichen – nicht zuletzt zugunsten einer verbesserten Patientenversorgung.

Ablauf und Bedeutung des Forschungsprojektes

Welche Experimente führen Sie zur Beantwortung Ihrer Fragen durch?

Für das Projekt steht uns mehr als 1.000 MRT‑Aufnahmen inklusive der zugehörigen CRS-MRT-Bewertung von knapp 230 Patient*innen des Universitätsklinikums Heidelberg aus den letzten Jahren zur Verfügung. Diese bilden die Basis für einen mehrstufigen Entwicklungs- und Evaluierungsprozess:

Auswahl: Aus unserem Bildarchiv werden sämtliche Nasennebenhöhlen‑MRTs von Menschen mit Mukoviszidose sowie die zugehörigen manuellen CRS‑MRT-Bewertungen extrahiert. Die CRS-MRT-Bewertungen dienen im weiteren Verlauf als Referenzstandard und ermöglichen die Erprobung unserer KI-gestützten Bewertung.

Interaktiver Lernzyklus: In enger Abstimmung zwischen Radiolog*innen und medizinischen Datenwissenschaftler*innen werden die relevanten Strukturen (z. B. Kieferhöhlen, Stirnhöhlen und Siebbeinzellen – Anm. der Redaktion: Siebbeinzellen sind luftgefüllte Hohlräume des Siebbeins und gehören zu den Nasennebenhöhlen) sowie pathologische Befunde (z.B. Mukopyozelen, Polypen, Schleimansammlungen) in den MRT-Aufnahmen manuell exakt eingezeichnet. Diese Markierungen bilden die Grundlage für das Training und die Erprobung der KI. Initial wird die KI mit dem ersten Satz an Trainingsdaten gefüttert. Nach jedem Trainingsdurchlauf werden mit Hilfe der KI die relevanten Strukturen und pathologischen Befunde in einem neuen Satz an Trainingsdaten markiert. Die KI-Vorhersagen werden von Radiolog*innen überprüft und fehlerhafte Markierungen korrigiert. Durch wiederholtes Training und der Korrektur von fehlerhaften Markierungen verbessert sich die KI-Vorhersage schrittweise.

Bestimmung des Schweregrads: Für eine automatisierte CRS-MRT-Bewertung werden die KI-gestützten Markierungen herangezogen und die Größe bzw. der von einem pathologischen Befund betroffene Anteil einer Nasennebenhöhle berechnet (z.B. der Volumenanteil von Mukopyozelen).

Erprobung: Für eine abschließende Erprobung der entwickelten KI nutzen wir ungesehene MRT-Aufnahmen und deren zugehörige CRS-MRT-Bewertung, welche nicht im Trainingsprozess verwendet wurden. Diese Daten ermöglichen uns eine Aussage über die KI-Performance, Generalisierbarkeit und Machbarkeit einer KI-gestützten CRS-MRT-Bewertung zu treffen, ohne dass die KI zuvor mit den Testdaten trainiert wurde.

Wie eng arbeiten Sie für das Projekt mit Menschen mit Mukoviszidose zusammen? Waren diese beispielsweise in die Planung eingebunden oder benötigen Sie Proband*innen zur Durchführung?

Im Projekt können wir auf mehr als 1.000 MRT-Aufnahmen aus den vergangenen Jahren von knapp 230 Patient*innen des Universitätsklinikums Heidelberg zurückgreifen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Prüfung der Machbarkeit unserer KI-Ansätze zur automatisierten Einstufung des Schweregrades bei CRS.

Die geplanten Evaluationen sind retrospektiv ausgelegt: Vorhandene MRT‑Aufnahmen werden als Testdaten verwendet, um die Leistungsfähigkeit der KI zu beurteilen. Zeigen sich vielversprechende Ergebnisse in diesen retrospektiven Analysen, ist in weiterführenden Projekten ein sogenannter Silent Trial vorgesehen. Dabei wird eine KI‑gestützte Bewertung des CRS‑Schweregrades parallel zu den jährlich stattfindenden Routineuntersuchungen bei Menschen mit Mukoviszidose und für die behandelnden Radiolog*innen verblindet durchgeführt.

Ab diesem Zeitpunkt können Menschen mit Mukoviszidose aktiv in die Evaluation der KI eingebunden werden.

Vielen Dank für diesen ausführlichen Einblick und weiterhin viel Erfolg bei der weiteren Umsetzung des Projekts. Wir werden das Projekt weiter redaktionell begleiten.

*Hier geht es zu weiterführenden Informationen zu MRT-Scans der Lunge.

Das Interview führte Beatriz Dirksen.

Forschung fördern – Zukunft gestalten

Mit der Forschungsförderung des Mukoviszidose e.V. unterstützen wir innovative Projekte, die dazu beitragen, Mukoviszidose besser zu verstehen und neue Behandlungswege zu entwickeln. Ziel ist es, die Mukoviszidose-Forschung für Ärztinnen und Ärzte, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sowie den wissenschaftlichen Nachwuchs attraktiv zu machen und den Austausch zwischen Forschung und Versorgung zu stärken.

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