Verwendung von KI zur Vorhersage von Knochenbrüchen bei Krebspatienten

Newswise – COLUMBUS, Ohio – Während sich die Medizin weiterhin dem maschinellen Lernen zuwendet, schlägt eine neue Studie vor, wie Wissenschaftler künstliche Intelligenz verwenden können, um vorherzusagen, wie Krebs die Wahrscheinlichkeit von Frakturen entlang der Wirbelsäule beeinflussen kann.

In den USA werden jedes Jahr mehr als 1,6 Millionen Krebsfälle diagnostiziert, und etwa 10 % dieser Patienten erleiden Wirbelsäulenmetastasen – wenn sich die Krankheit von anderen Stellen im Körper auf die Wirbelsäule ausbreitet. Eines der größten klinischen Bedenken der Patienten ist das Risiko von Wirbelsäulenfrakturen aufgrund dieser Tumore, die zu starken Schmerzen und Instabilität der Wirbelsäule führen können.

„Wirbelsäulenfrakturen erhöhen das Todesrisiko des Patienten um etwa 15 %“, sagte er Soheil SoghratiCo-Autor der Studie und außerordentlicher Professor von Maschinenbau und Luft- und Raumfahrttechnik an der Ohio State University. “Durch die Vorhersage des Ergebnisses dieser Frakturen bietet unsere Forschung medizinischen Experten die Möglichkeit, bessere Behandlungsstrategien zu entwickeln und Patienten zu helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.”

Während viele der Veränderungen, denen der Körper ausgesetzt ist, wenn er Krebsläsionen ausgesetzt ist, immer noch ein Rätsel sind, können Wissenschaftler mit der Leistungsfähigkeit der Computermodellierung eine bessere Vorstellung davon bekommen, was mit der Wirbelsäule passiert, sagte Soghrati.

Ihre Studie, veröffentlicht in der Internationale Zeitschrift für Numerische Methoden in der Biomedizinischen Technikbeschreibt, wie die Forscher ein KI-gestütztes Framework namens ReconGAN trainierten, um einen digitalen Zwilling oder eine virtuelle Rekonstruktion eines Wirbels eines Patienten zu erstellen.

Im Gegensatz zum 3D-Druck, bei dem ein virtuelles Modell in ein physisches Objekt umgewandelt wird, ist das Konzept von a digitaler Zwilling beinhaltet den Aufbau einer Computersimulation seines realen Gegenstücks, ohne es physisch zu erstellen. Eine solche Simulation kann verwendet werden, um die zukünftige Leistung eines Objekts oder Systems vorherzusagen – in diesem Fall, wie viel Belastung der Wirbel aushalten kann, bevor er unter Druck bricht.

Durch das Training von ReconGAN mit MRI- und Mikro-CT-Bildern, die durch die Aufnahme von Schicht-für-Schicht-Bildern von Wirbeln einer Leiche gewonnen wurden, konnten die Forscher realistische mikrostrukturelle Modelle der Wirbelsäule erstellen. Mithilfe ihrer Simulation konnte das Team von Soghrati das Modell auch virtuell vergrößern, und die Fähigkeit der Studie besagt, dass es unerlässlich ist, Änderungen in der Gesamtheit der geometrischen Form eines Wirbels zu verstehen und zu integrieren.

„Was die Arbeit wirklich einzigartig macht, ist, wie detailliert wir die Geometrie des Wirbels modellieren konnten“, sagte Soghrati. „Wir können praktisch denselben Knochen von einem Stadium zum anderen weiterentwickeln.“

In diesem Fall verwendeten die Forscher CT-/MRT-Scans einer 51-jährigen Lungenkrebspatientin, deren Krebs metastasiert hatte, um zu simulieren, was passieren könnte, wenn der Krebs einige der Wirbel schwächen würde, und wie sich dies auf die Belastung der Knochen auswirken würde vor dem Bruch.

Das Modell sagte voraus, wie viel Kraft Teile des Wirbels infolge von Tumoren verlieren würden, sowie andere Veränderungen, die mit fortschreitendem Krebs zu erwarten wären. Einige ihrer Vorhersagen wurden durch klinische Beobachtungen bei Krebspatienten bestätigt.

In einem Bereich wie der Orthopädie kann die Verwendung eines nicht-invasiven Werkzeugs wie des digitalen Zwillings Chirurgen dabei helfen, neue Therapien zu verstehen, verschiedene chirurgische Szenarien zu simulieren und sich vorzustellen, wie sich der Knochen im Laufe der Zeit verändern wird, entweder aufgrund von Knochenschwäche oder aufgrund der Auswirkungen von Strahlung. Der digitale Zwilling kann auch an patientenspezifische Bedürfnisse angepasst werden, sagte Soghrati.

„Das ultimative Ziel ist die Entwicklung eines digitalen Zwillings von allem, was ein Chirurg operieren kann“, sagte er. „Im Moment werden sie nur für sehr, sehr anspruchsvolle Operationen verwendet, aber wir möchten dabei helfen, diese Simulationen durchzuführen und diese Parameter noch weiter abzustimmen.“

Aber dies sei nur eine Machbarkeitsstudie und es sei noch viel mehr Arbeit erforderlich, sagte Soghrati. ReconGAN wurde mit Daten von nur einer Leichenprobe trainiert, und für eine perfekte KI sind mehr Daten erforderlich.

Weitere Co-Autoren waren Hossein Ahmadian, Prasath Mageswaran, Benjamin A. Walter, Dukagjin M. Blakaj, Eric C. Bourekas, Ehud Mendel und William S. Marras aus dem Bundesstaat Ohio. Diese Forschung wurde vom Center for Cancer Engineering an der Ohio State University unterstützt.

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