Im Zuge des Gemeinschaftsprojektes DECIPHER-M nutzen Forschende aus Essen Künstliche Intelligenz (KI), um die Ausbreitung von Krebszellen anhand klinischer Routinedaten besser zu verstehen. Ziel ist, die Behandlungsmöglichkeiten mithilfe eines multimodalen Basismodells zu verbessern und die Überlebenschancen von Betroffenen zu erhöhen. Beteiligt sind auch Wissenschaftler:innen der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen (UDE). Das Bundesministerium für Bildung und Forschung unterstützt das im März 2025 gestartete Vorhaben im Zuge der Initiative „Nationale Dekade gegen Krebs“ für 3 Jahre mit rund 5,5 Millionen Euro.

Im Projekt DECIPHER-M arbeiten führende Expert:innen aus der Medizin, Informatik und Biotechnologie zusammen. Mit ihrer Forschung tragen sie dazu bei, dass die Qualität von Krebsbehandlungen verbessert wird, unnötige Eingriffe vermieden werden und das Gesundheitssystem Entlastung erfährt.

Das fakultätsübergreifende Projektteam untersucht, unter Leitung von Prof. Dr. Jakob N. Kather am Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit, mithilfe von KI die Entstehung und Ausbreitung von Krebsmetastasen. Die Metastasierung gilt, trotz enormer Fortschritte in der Onkologie, als eine der größten Herausforderungen im Kampf gegen Krebs.

„Wir sind für zentrale Arbeitspakete des Projekts verantwortlich“, sagt UDE-Forscher Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek, der am Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) des Universitätsklinikums Essen arbeitet. „Bei uns werden umfassende medizinische Daten aufbereitet, mit denen alle Beteiligten sogenannte Foundation-Modelle zur Metastasen-Erkennung entwickeln und bewerten können.“ Dank dieser Modelle können Metastasierungsrisiken präziser vorhergesagt und personalisierte Behandlungsstrategien entwickelt werden.

In der ersten Förderperiode erhalten die Forschenden des IKIM rund 794.000 Euro. Bei erfolgreicher Zwischenevaluation würde für 2 Jahre eine weitere Förderung von rund 450.000 Euro bewilligt werden.

KI-Systeme verarbeiten verschiedene Datentypen und erkennen Muster schneller

Die Entstehung von Krebsmetastasen wird von zahlreichen Faktoren beeinflusst, die oft schwer zu erkennen sind. DECIPHER-M setzt deshalb auf KI-Modelle, die medizinische Datenquellen kombinieren – darunter Gewebeproben, Röntgen- und MRT-Bilder sowie genetische Informationen. Diese sogenannten multimodalen Basismodelle ermöglichen es, verschiedene Datentypen zu verknüpfen und Muster zu erkennen. Die gewonnenen Erkenntnisse helfen dabei, das Metastasierungsrisiko frühzeitig einzuschätzen und gezielte Therapiemaßnahmen abzuleiten. Dadurch können präzisere Diagnosen gestellt, präventive Maßnahmen eingeleitet und die Behandlungsmöglichkeiten für Krebspatient:innen optimiert werden.

Link zur Internetseite des Projekts „Deciphering Metastasis with Multimodal Artificial Intelligence Foundation Models“ (DECIPHER-M): https://digitalhealth.tu-dresden.de/projects/decipher-m

Übersicht der Projektpartner:innen:
Universitätsklinikum RWTH Aachen, Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit an der Technischen Universität Dresden und dem Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden, Medizinische Fakultät der Universität Duisburg-Essen/Universitätsklinikum Essen, Deutsches Krebsforschungszentrum in Heidelberg, Universitätsmedizin Mainz, Helmholtz Zentrum München, Klinikum der Technischen Universität München/Technische Universität München