PrecisionView: Stiftgrosses Mikroskop erkennt Krebs in Echtzeit

Forschende haben ein handliches Mikroskop in Stiftgrösse entwickelt, das Gewebe in Echtzeit untersuchen kann. Es unterscheidet Krebszellen von gesunden Zellen und erstellt Karten der Blutgefässmuster unterhalb der Oberfläche – ohne dass Gewebe entnommen werden muss.

Sollte sich das System in grösseren klinischen Studien bewähren, könnte es die Früherkennung von Krebs verändern – insbesondere dort, wo der Zugang zur pathologischen Labordiagnostik schwierig ist.

Das Gerät mit dem Namen PrecisionView wurde von Forschenden der Rice University und des MD Anderson Cancer Center entwickelt.

PrecisionView erkennt Krebs in Echtzeit

Die meisten Krebserkrankungen des Gebärmutterhalses und der Mundhöhle werden erst spät entdeckt. Sie zählen zu den sogenannten Epithelkarzinomen, die einen grossen Anteil aller Krebsdiagnosen ausmachen.

Ein Grund dafür liegt in der Funktionsweise der derzeitigen Diagnoseverfahren. Biopsien sind invasiv, erfassen nur begrenzte Bereiche und setzen eine Laborinfrastruktur voraus, die nicht überall vorhanden ist.

Bereits verfügbare In-vivo-Mikroskopie bietet zwar eine nicht-invasive Alternative, hat jedoch erhebliche Einschränkungen. Dazu gehören ein kleines Sichtfeld, eine geringe Tiefenschärfe und Schwierigkeiten bei der Untersuchung von Gewebeoberflächen, die nicht vollständig eben sind.

Diese Nachteile erschweren es, grosse oder komplexe Läsionen zu beurteilen und festzustellen, an welcher Stelle eine Biopsie tatsächlich am sinnvollsten wäre.

„Früherkennung ist einer der entscheidendsten Faktoren, um die Behandlungsergebnisse bei Krebs zu verbessern“, sagte Rebecca Richards-Kortum, Professorin an der Rice University und Co-Direktorin des Rice360 Institute for Global Health Technologies.

„Die heutigen Werkzeuge zwingen medizinisches Personal jedoch häufig dazu, zwischen Detailtiefe und Flächenabdeckung zu wählen. Mit PrecisionView ist dieser Kompromiss nicht mehr nötig – wir können beides klar und in Echtzeit erkennen.“

KI hat das Mikroskop PrecisionView neu konzipiert

Üblicherweise verbessern KI-Werkzeuge die Auflösung oder den Kontrast von Mikroskopbildern erst, nachdem diese von herkömmlichen Bildgebungssystemen aufgenommen wurden.

„Im deutlichen Gegensatz dazu werden in dieser Arbeit KI-Ansätze genutzt, um die Optik eines Mikroskops neu zu gestalten“, sagte Mitautor Ashok Veeraraghavan, Leiter des Fachbereichs Elektrotechnik und Computertechnik an der Rice University.

„Die mithilfe von KI entwickelte Optik verbessert nicht nur Auflösung und Kontrast, sondern überwindet vor allem den herkömmlichen Zielkonflikt zwischen Tiefenschärfe und Auflösung.“

Das Ergebnis ist ein Gerät mit einem etwa fünfmal grösseren Sichtfeld als konventionelle Systeme. Zugleich erreicht es eine rund achtmal höhere Tiefenschärfe, ohne die Auflösung auf Zellebene einzubüssen.

Diese verbesserte Tiefenschärfe ist in der praktischen Anwendung besonders wichtig. Klinisches Personal kann das Gerät an unebenes Gewebe halten und erhält dennoch scharfe Bilder, ohne es millimetergenau ausrichten zu müssen.

Das System erfasst sowohl Veränderungen von Zellen an der Oberfläche als auch mikrovaskuläre Muster im darunterliegenden Gewebe. Beide Merkmale dienen medizinischem Personal dazu, gesundes Gewebe von präkanzerösen oder krebsartigen Läsionen abzugrenzen.

PrecisionView im praktischen Einsatz

Das Team prüfte das Gerät in Versuchen mit gesunden Freiwilligen sowie mit menschlichen Gewebeproben, die präkanzeröse Läsionen aufwiesen.

Bei den Tests untersuchte PrecisionView die Mundhöhlen der Freiwilligen. Dabei kartierte das Gerät Gewebestrukturen und Blutgefässe über Bereiche von mehr als einem Quadratzentimeter.

In einem weiteren Versuch erkannte es präkanzeröse Veränderungen im Gewebe des Gebärmutterhalses erfolgreich und unterschied auffällige Areale klar vom umgebenden gesunden Gewebe.

„Statt ein kleines Gewebestück zu entnehmen und in ein Labor zu schicken, ermöglicht uns diese Technologie die sofortige Beurteilung eines deutlich grösseren Bereichs“, sagte Jimin Wu, Postdoktorand im Bereich Elektrotechnik und Computertechnik. „Dadurch könnten übersehene Diagnosen und unnötige Eingriffe erheblich reduziert werden.“

Wer von PrecisionView profitieren könnte

Die Herstellung von PrecisionView kostet mit vergleichsweise einfachen Bauteilen etwa 3.000 US-Dollar. Dieser niedrige Preis ist bewusst angestrebt.

Das Gerät wurde für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen entwickelt – für Kliniken in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen, ländliche Regionen oder jeden Ort, an dem die Infrastruktur für Laborpathologie unzureichend oder langsam ist.

„Die Auswirkungen werden besonders in medizinisch unterversorgten Regionen erheblich sein, wo der Zugang zu pathologischen Dienstleistungen eingeschränkt oder verzögert sein kann und dadurch Diagnosen übersehen oder zu spät gestellt werden“, sagte die Studienmitautorin Kathleen Schmeler, Professorin für gynäkologische Onkologie an der University of Texas.

„PrecisionView hat das Potenzial, hochwertige Diagnosemöglichkeiten direkt an den Behandlungsort zu bringen – und medizinischem Personal dabei zu helfen, zeitnahere Entscheidungen zu treffen, die den Zugang zu lebensrettender Früherkennung verbessern.“

In Ländern mit niedrigem Einkommen sterben deutlich mehr Frauen an Gebärmutterhalskrebs als in wohlhabenden Staaten. Der Unterschied ist grösstenteils auf eine begrenzte Infrastruktur für die Früherkennung zurückzuführen.

Ein Gerät in Stiftgrösse, das medizinisches Personal während eines Routinetermins an das Gewebe halten und unmittelbar auswerten kann, könnte diese Ausgangslage verändern.

Vielversprechend, aber noch nicht einsatzbereit

Die Forschenden betonen, dass umfangreichere klinische Studien erforderlich sind, bevor PrecisionView als Diagnosewerkzeug validiert werden kann.

Die bisherigen Ergebnisse sind vielversprechend. Doch aus einer Labordemonstration ein verlässliches klinisches Instrument zu machen, erfordert Tests in einem anderen Umfang.

Die Studie zeigt, dass die gemeinsame Entwicklung von Optik, KI-Algorithmen und handlichem Mikroskop Funktionen ermöglichen kann, die bei einem tragbaren Gerät bislang nicht realisierbar waren.

Wer KI lediglich einsetzt, um die Begrenzungen herkömmlicher Hardware nachträglich auszugleichen, kann nicht dieselben Ergebnisse erzielen.

Ein Mikroskop in Stiftgrösse, das Krebs in Echtzeit erkennt, 3.000 US-Dollar kostet und kein Labor benötigt, klingt beinahe futuristisch. In Kliniken wird es noch nicht eingesetzt. Doch es existiert – und es funktioniert.