Wenn die Datenmengen schier zu groß werden: Die St. Anna Kinderkrebsforschung entwickelt mit Deep-Learning- und Visual-Analytics-Methoden eine automatisierte Erkennung von Tumorzellen.

Von der Erkrankung sind rund 25 Kinder jährlich in Österreich betroffen, europaweit sind es mehr als 1.000: Das Neuroblastom ist ein in den meisten Fällen aggressiv verlaufender Tumor, der im Säuglings- und Kleinkindalter aufritt. Die Erkrankung des peripheren Nervensystems kann unterschiedlich behandelt werden – erleiden die Patienten allerdings einen Rückfall, sind die Überlebenschancen gering. In der St. Anna Kinderkrebsforschung in Wien bildet die Krebsart einen Schwerpunkt. Knapp 200 Publikationen haben die ForscherInnen bereits zu diesem Thema veröffentlicht. „Die Archillesferse des Tumors aber hat man leider immer noch nicht gefunden“, berichtet Peter Ambros, Abteilungsleiter für Tumorbiologie.

Eine der Herausforderungen in der Forschungs- und Diagnosearbeit ist die Verknüpfung von medizinischen Daten unterschiedlichster Natur. In der modernen Krebsdiagnostik wird oftmals die Gesamtheit aller Gene der Krebszelle analysiert. Das führt zu auf den einzelnen Patienten besser abgestimmte Therapien, produziert allerdings auch enorme Datenmengen, die auf Terabyte-Größe ansteigen können. Eine manuelle Bearbeitung sei im Klinikalltag kaum noch möglich, sagt Ambros: „ein Konnex mit publizierter Literatur ist fast nicht mehr darstellbar“.

Ambros arbeitet mit seinem Team von MedizinerInnen und NaturwissenschafterInnen an neuen Methoden für „Liquid Biopsies“ – eine Kombination von maschinellem Lernverfahren und Datenvisualisierung. In dem von der FFG geförderten Projekt „Visiomics“ sollen innerhalb von zwei Jahren Deep-Learning-Methoden und Datenanalysen mit der fachlichen Kompetenz der Krebsforscher verknüpft werden. An Bord sind auch Forschungs- und Technologiepartnern aus Österreich und Deutschland, darunter das Software Competence Center Hagenberg und VRVis. Die VRVis-ExpertInnen steuern Know-how zu Datenanalysen und Visualisierungstechnik bei – schließlich müssen die Ergebnisse einer maschinellen Analyse auch für den Menschen plausibel dargestellt werden.

An der Schnittstelle zwischen Labor- und Datenspezialisten werden nun automatisierte Diagnostikprozesse aufgebaut. „Wir haben ein Ziel: eine frühere und genauere Vorhersage eines Rückfalls zu ermöglichen“, betont Sabine Taschner-Mandl, biomedizinische Verantwortliche des Projekts. „Unsere Arbeit soll über das St. Anna Kinderspital hinaus auch anderen Einrichtungen und künftig auch Patienten mit anderen Erkrankungen zugute kommen“, hofft sie.

Die weiteren an dem Projekt beteiligten Unternehmen sind Research Studios Austria FG, Platomics, CogVis Software und Consulting sowie das Universitätsklinikum Erlangen. Das Gesamtvolumen beträgt 900.000 Euro.