Das menschliche Auge erkennt eine Arthrose in der Bildgebung erst, wenn schon Schäden vorhanden sind. Könnte eine künstliche Intelligenz die Erkrankung bereits früher identifizieren?
Der übliche Weg, um eine Arthrose zu diagnostizieren, ist eine Röntgenuntersuchung. Das Problem: Auf dem Röntgenbild wird die Arthrose für das menschliche Auge erst dann sichtbar, wenn bereits Schäden am Gelenk aufgetreten sind. Beispielsweise wenn der Gelenkspalt schmaler geworden, das Gelenk deformiert ist oder wenn sich die Knochenachse verändert hat. Dann kann eine Arthrose nicht mehr ursächlich behandelt, sondern lediglich der Krankheitsverlauf verlangsamt werden. Maßnahmen, die den Krankheitsverlauf bremsen, umfassen unter anderem Physiotherapie, Gewichtsreduktion und die Gabe entzündungshemmender Medikamente. Patienten, bei denen die Arthrose sehr weit fortgeschritten und die Lebensqualität stark beeinträchtigt ist, erhalten meist ein künstliches Gelenk.
Die künstliche Intelligenz lernt MRT-Bilder auszuwerten
Wissenschaftler der University of Pittsburgh School of Medicine und des Carnegie Mellon University College of Engineering interessierten sich jetzt dafür, ob es auch möglich wäre, eine Arthrose bereits bei den ersten Anzeichen zu erkennen. Eine frühe Diagnose könnte, so ihre Annahme, möglicherweise zu besseren Behandlungsoptionen beitragen.
Die Arbeitsgruppe trainierte eine künstliche Intelligenz (KI) darauf, erste Anzeichen einer Arthrose anhand eines Scans der Magnetresonanztomografie (MRT) zu identifizieren – und zwar, bevor sich die ersten Symptome bemerkbar machen.
Hierzu wählten die Forscher 86 gesunde Personen aus einer Arthrose-Initiative aus, die in der Bildgebung zu Studienbeginn keine Krankheitszeichen aufwiesen oder keine Symptome wie Gelenkschmerzen zeigten.
Treffergenauigkeit von 78 Prozent
Drei Jahre später hatten einige Patienten eine symptomatische Arthrose entwickelt. Die Forscher schulten daraufhin eine künstliche Intelligenz anhand der zu Studienbeginn mittels MRT aufgenommenen Bilder zu erkennen, welche Zeichen im Knorpel auf eine Arthrose hinweisen und welche nicht. Die künstliche Intelligenz erreichte eine Testgenauigkeit von 78 Prozent. Das heißt, sie konnte drei Jahre vor dem Auftreten der ersten Symptome erkennen, ob sich eine symptomatische Arthrose später entwickelt.
Die Studie zeigt, dass eine Arthrose in einem möglicherweise besser behandelbaren Stadium entdeckt werden kann. Die Forscher identifizierten frühe biochemische Muster von Rissen im Knorpel, die Indizien für die spätere Entwicklung einer Arthrose sind. Vielleicht öffnet diese Entdeckung die Möglichkeit, Arthrose in Zukunft präventiv zu behandeln und die typischen Symptome zu verhindern.
Quelle(n):
Shinjini Kundu et al. Enabling early detection of osteoarthritis from presymptomatic cartilage texture maps via transport-based learning. PNAS October 6, 2020 117 (40) 24709-24719; first published September 21, 2020; https://doi.org/10.1073/pnas.1917405117.