Diagnose von Krebs durch einen Deep-Learning-Algorithmus

Es sieht gut aus in der Krebsforschung. Der Kampf der Medizin gegen die häufigste Todesursache der Welt schreitet voran, und immer mehr hängt der Erfolg der Onkologie dabei an der Bioinformatik, also der Analyse von biologischen Daten durch Computer.

Praktischerweise interessiert sich Alessandro Rodia genau für diese beiden großen Gebiete am meisten: die Naturwissenschaften und die Informatik. Schon für seine vorwissenschaftliche Arbeit am Wiedner Gymnasium - Sir Karl Popper Schule programmierte er seine ersten Algorithmen. Es folgte ein Praktikum am Zentrum für Molekulare Medizin (CeMM) in Wien, einem der wichtigsten medizinischen Forschungsinstitute Europas. Hier erwiesen sich die Interessen des Praktikanten als durchaus praktisch: Das Institut übertrug Alessandro Rodia die Aufgabe, ein neuronales Netz zu programmieren, das medizinische Datenbanken und Netzwerkarchitekturen so klug miteinander kombiniert, dass es dadurch Tumoren wie Lungenkrebs und Darmkrebs segmentieren kann, also genau sagt, wo der Tumor sich befindet. Bisher tun dies am besten Fachleute der Radiologie. 

Das CeMM stellt dabei Daten zur Verfügung, um den Algorithmus zu trainieren. Im Idealfall erkennt das System auf dreidimensionalen Gewebebildern schneller einschlägige Merkmale, als ein geschulter Mensch dies könnte. Auch, wenn das nicht in allen Fällen gleich funktioniert: Ein „Proof of Concept“, dass es grundsätzlich möglich ist, wird angestrebt.

Und so schreibt Alessandro Rodia alleine und außerhalb des Schulalltags an seinem Code. Geheimcode wird es keiner: Nicht nur soll das Ergebnis veröffentlicht werden und allen zur Weiterentwicklung zur Verfügung stehen. Auch etwaige Preisgelder möchte Rodia der Kinderkrebsforschung spenden. Hach! Zumindest in dieser Hinsicht hat der Mensch der Technik was voraus. 

Fotocredit: © aws, VOGUS / Wolfgang Voglhuber