«KI wird uns helfen, aus Daten von Patientinnen und Patienten bessere Krebstherapien abzuleiten»

Eine neue nationale Initiative will mit KI-gestützten Modellen die Diagnose und Behandlung von Krebspatient:innen verbessern. Der Informatikprofessor Gunnar Rätsch erklärt im Interview, welche Rolle die ETH Zürich dabei spielen wird.

Die AI-Center der EPFL und der ETH Zürich haben zusammen mit vier grossen Universitätsspitälern und weiteren Partnern aus Forschung und Industrie die externe SeiteNationale Initiative für Präzisionsonkologie (NAIPO) lanciert.

Gunnar Rätsch, Professor für Biomedizininformatik an der ETH Zürich, gehört zu den Initiatoren und sagt im Interview, welche Rolle KI in der Suche nach Krebstherapien spielen soll.

Was verspricht man sich von KI in der Krebsmedizin? 
Gunnar Rätsch: KI wird immer dann nützlich, wenn grosse Mengen von unterschiedlichen Daten interpretiert werden müssen. Das ist in der Krebsmedizin der Fall: Onkologen müssen Pathologiebilder, Gen-Informationen, Biomarker und die Behandlungsgeschichte interpretieren und sich dann anhand der aktuellen Behandlungsrichtlinien und Forschungsergebnisse für die Therapie entscheiden, die für die jeweilige Patient:in am besten passt. KI soll die Analyse und Interpretation dieser Daten effizienter und genauer machen.

Was will die neue Initiative? 
Es ist unser Ziel, die Krebsbehandlung mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu verbessern – von der Diagnose bis zur Therapieentscheidung. Wir haben mit einem anderen grossen Schweizer Krebsmedizin-Projekt, dem Tumor-Profiler-Projekt, schon zeigen können, dass man bessere Behandlungen findet, wenn man Tumore mit mehr und unterschiedlichen Daten noch genauer beschreiben kann. KI half dort beispielsweise, Gewebeschnitte zu interpretieren oder vorherzusagen, welche Krebszellen auf ein Krebsmedikament ansprechen. Die Initiative will noch einen Schritt weiter gehen: Sie soll diese vielfältigen Daten verknüpfen, mit der Fachliteratur abgleichen und so ermöglichen, dass neueste Erkenntnisse sofort in die Klinik einfließen.

Welche Rolle spielt die ETH Zürich dabei? 
Die Forschenden der beiden AI-Center von EPFL und ETH Zürich entwickeln das Herzstück: Modelle, die diese spezielle Art von Daten interpretieren und solche, die sie miteinander in Verbindung bringen können. Dafür eignen sich KI-Sprachmodelle. Ziel des Projektes ist es, solche Sprachmodelle für diesen Zweck zu weiterzuentwickeln und anzupassen. Vom AI Center der ETH Zürich sind im Moment die Gruppen von Julia Vogt, Niko Beerenwinkel und mir beteiligt.

Die Initiative bringt eine breite Zusammenarbeit von Forschung und Kliniken. Weshalb ist das wichtig? 
Wir haben bereits heute Algorithmen, die für Ärzt:innen nützlich wären, aber selten zum Einsatz kommen. Denn es fehlt die Infrastruktur, die die Patient:innen-Daten zu unseren Algorithmen und von dort in geeigneter Form zu den Onkolog:innen bringen. Die Initiative will diese Brücke schlagen. Die Expertise, die wir in der Schweiz haben, soll in möglichst viele Spitäler gelangen.

KI-Modelle benötigen Daten. Gesundheitsdaten sind sensibel. Wie schützen Sie diese? 
Die Ethik-Kommissionen und Datenschützer schauen zu Recht sehr genau hin. Und die Daten, mit denen die Modelle trainiert werden sollen, sind anonymisiert oder werden mit der Erlaubnis der Patienten in de-identifizierter Form verwendet. Die KI-Modelle und die Dateninfrastruktur werden hier in der Schweiz entwickelt, die Daten ausschliesslich auf sicherer, spezialisierter Infrastruktur in der Schweiz verarbeitet.

Was motiviert Sie persönlich, an dieser Schnittstelle zu arbeiten? 
Ich sehe, dass die Technologien, die meine Kolleg:innen und ich entwickeln, in der Krebsmedizin vieles verändern können. Gerade die Kommunikation zwischen den Akteuren in der Onkologie erscheint mir heute immer noch ineffizient. Da werden  Berichte zwischen Spezialisten hin und her geschickt und am Ende haben sie kaum Zeit, die Fülle von Informationen zu verarbeiten. KI kann die Informationen von den verschiedenen Quellen strukturieren und übersichtlich darstellen, sodass alle wichtigen Daten effizient genutzt werden können.

Über NAIPO

NAIPO ist eine gemeinsame Initiative der beiden AI Center von EPFL und ETH Zürich. Sie vereint während vier Jahren Akteure aus der ganzen Schweiz (siehe Grafik). Dazu zählen die Universitätsspitäler Basel, Bern, Genf und Zürich, das Swiss Data Science Center (SDSC), das nationale Hochleistungs-Rechenzentrum CSCS, Switch, Roche und Sophia Genetics. Die Agentur des Bundes für Innovationsförderung Innosuisse fördert das Bestreben als sogenanntes Flagship-Projekt mit mehr als 8 Millionen Schweizer Franken.