Im eröffneten Christian Doppler Labor für Maschinelles Lernen zur Präzisionsbildgebung sollen mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) verbesserte Vorhersagemodelle für Lungenkrebs und dessen personalisierte Behandlung entwickelt werden. Im Fokus steht dabei der translationale Ansatz mit dem Ziel, neues Wissen aus der Grundlagenforschung möglichst rasch in die klinische Anwendung einzubringen. Im neuen CD-Labor sollen radiologische und pathologische Bilder sowie molekulare Daten von Lungenkrebs-Patientinnen und -Patienten mithilfe neuer Methoden des Maschinellen Lernens (Machine Learning, ML) verknüpft. ML ist ein Teilgebiet der KI, das Muster erkennen und gleichsam aus Erfahrung Wissen generieren kann. Auf diese Weise sollen präzise Vorhersagemodelle für die Diagnose und Behandlung von Lungenkrebs erforscht und entwickelt werden, welche auf einzelne Patientinnen und Patienten individuell zugeschnitten werden können.
Einsatz von interdisziplinären Teams
Um dieses Ziel zu erreichen, arbeiten die CD-Labor-Leiter Georg Langs und Helmut Prosch von der Universitätsklinik für Radiologie und Nuklearmedizin der MedUni Wien mit dem Unternehmenspartner Siemens Healthineers und einem interdisziplinären Team, u. a. aus den Bereichen Machine Learning, medizinische Bildgebung, Onkologie, Chirurgie und Pathologie, zusammen. Zu den Kooperationspartnern zählen auch das Institut für Innovation und Digitalisierung im Recht an der Universität Wien und die Klinik Floridsdorf.
Beitrag zu Gesundheit und Lebensqualität der Betroffenen
Arbeits- und Wirtschaftsminister Martin Kocher betonte die Bedeutung der individualisierten Medizin: „Jede Lungenkrebserkrankung verläuft anders, Ärztinnen und Ärzte müssen sich stets auf den individuellen Fall einstellen. Dieses neue CD-Labor bringt hochkarätige Forschende aus verschiedensten Fachrichtungen zusammen, die gemeinsam an innovativen Lösungen rund um das Zukunftsthema Maschinelles Lernen arbeiten werden. Damit schaffen sie Grundlagen für die Verbesserung des individuellen Therapieerfolgs bei Lungenkrebs und leisten einen wichtigen Beitrag zu Gesundheit und Lebensqualität der Betroffenen und ihrer Angehörigen. Ich wünsche viel Erfolg für dieses wichtige und zukunftsweisende Vorhaben.“
Methoden sollen auch anderen Betroffenen zugute kommen
„Die zukünftigen Ergebnisse unseres Projekts werden wichtige Beiträge dazu leisten, den individuellen Therapieerfolg bei Lungenkrebs zu verbessern. Gleichzeitig sollen dadurch mehr Patientinnen/Patienten als bisher von den Vorteilen des Maschinellen Lernens in der Medizin profitieren können“, sagen die beiden Laborleiter Georg Langs und Helmut Prosch. „Mit unserer Forschung wollen wir darüber hinaus die Basis für Methoden schaffen, die nicht nur Lungenkrebs-Patientinnen/-Patienten sondern auch Betroffenen anderer Krebserkrankungen zugutekommen.“
Entwicklung innovativer Therapien für Patienten
„Mit den Forschungen und Erkenntnissen am Christian Doppler Labor für Maschinelles Lernen zur Präzisionsbildgebung setzt die MedUni Wien weitere wichtige Schritte für die Weiterentwicklung der zielgerichteten, personalisierten Medizin. Darüber hinaus stellt die Forschungseinrichtung mit ihrem translationalen Ansatz ein Beispiel für die gelebte Praxis an der MedUni Wien dar, Grundlagenforschung und klinische Anwendung eng miteinander zu verbinden. So fließen neue wissenschaftliche Erkenntnisse unmittelbar in die Entwicklung innovativer Therapien für unsere Patientinnen/Patienten“, unterstreicht Michaela Fritz, Vizerektorin für Forschung und Innovation der Medizinischen Universität Wien, die Bedeutung von CD-Labors.
Der Namensvetter des Labors, Christian Andreas Doppler (1803-1853), ist der Entdecker des „Doppler-Effektes“, d.h. der Effekt beschreibt die Änderung der Frequenz einer Welle und zwar abhängig vom Bewegungszustand ihres Senders und/oder Empfängers.
Quelle: MedUni Wien
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