Zusammenführung von Krebsregisterdaten und multimodalen, melderbasierten Diagnostikdaten zur KI-basierten Biomarker-Detektion (CanConnect)

Ressortforschung im Handlungsfeld „Digitalisierung“, Forschungsschwerpunkt „Krebsregisterdaten zusammenführen und intelligent nutzen“

Zusammenführung von Krebsregisterdaten und multimodalen, melderbasierten Diagnostikdaten zur KI-basierten Biomarker-Detektion (CanConnect)
Verknüpfung von KR-Datensätzen mit weiteren dezentralen Diagnostikdaten für die KI-basierte Biomarkerforschung

Projektleitung

Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS
Dr.-Ing. André Homeyer
Max-Von-Laue-Straße 2
28359 Bremen

Projektlaufzeit

01.09.2022 bis 31.08.2025

Das Projekt ist Teil des Forschungsschwerpunkts „Krebsregisterdaten zusammenführen und intelligent nutzen: Innovationsprojekte für Künstliche Intelligenz“.

Projektbeteiligte

  • Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
  • Robert Koch-Institut
  • Leibniz-Institut für Präventions-forschung und Epidemiologie - BIPS
  • Krebsregister Bremen
  • Universitätsklinikum der RWTH Aachen
  • Medizinische Hochschule Hannover

Ansprechperson

Dr. Anja Hillekamp
Dr. Andrea Delekate
DLR Projektträger
projekttraeger-bmg(at)dlr.de

Motivation

Die Entwicklung besserer Krebstherapien erfordert umfangreiche Falldaten, die das jeweilige Krankheitsbild, das Therapieansprechen, sowie den Krankheitsverlauf beschreiben. Aus diesem Grund sammeln die deutschen Krebsregister systematisch Daten über Tumorfälle und stellen diese der Forschung zur Verfügung. Jede Patientin, jeder Patient und jede Krebserkrankung sind höchst individuell. Daher müssen Falldaten sehr detailliert sein und insbesondere molekulare, zelluläre und immunologische Informationen enthalten. Meldungen an die Krebsregister basieren auf einem festgelegten Datenkranz. Daher liegt in der Hinzuziehung weiterer Diagnostikdaten und Verknüpfung dieser mit den Krebsregisterdaten großes Potenzial für die Erforschung von Krebsarten und die Entwicklung patientenspezifischer Therapien.

Ziele und Vorgehen

Das Projekt CanConnect verfolgt das Ziel, Krebsregisterdaten mit vielfältigen Diagnostikdaten der meldenden Kliniken zu verknüpfen. Im Zentrum steht die Entwicklung eines allgemeinen Verknüpfungskonzepts, das umfangreiche, detaillierte Falldaten für die Forschung nutzbar macht und gleichzeitig den Schutz der Patientendaten gewährleistet. Die Machbarkeit und der Nutzen des entwickelten Verknüpfungskonzepts werden anhand des Anwendungsfalls „Glioblastom“, eines bösartigen Hirntumors, demonstriert. Hierfür wird das entwickelte Verknüpfungskonzept angewendet, um Krebsregisterdaten mit weiteren Diagnostikdaten aus der Pathologie anzureichern. Die verknüpften Daten werden mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) analysiert, um daraus als exemplarische Anwendung neue Diagnoseparameter (sogenannte Biomarker) für das Glioblastom abzuleiten.

Perspektiven für die Praxis

Das Projekt CanConnect soll einen wesentlichen Beitrag leisten, um Krebsregisterdaten effektiver für die Krebsforschung nutzen zu können. Die entwickelten Datenverknüpfungskonzepte sollen bei der Gestaltung der geplanten nationalen Plattform zur bundesweiten Auswertung von klinischen Krebsregisterdaten Berücksichtigung finden. Für Patientinnen und Patienten könnten sich aus darauf aufbauenden Forschungsergebnissen präzisere und wirksamere Behandlungsmethoden ergeben.

Ergebnisse

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler haben ein Verknüpfungskonzept entwickelt, das die Anforderungen verschiedener Landeskrebsregister und der meldenden Kliniken berücksichtigt. Die Datenschutzkonformität und die ethischen Rahmenbedingungen wurden von den Datenschutzbe­auftragten und den zuständigen Ethikkommissionen des Klinikums Bremen-Mitte, der Medizinischen Hochschule Hannover und des Universitätsklinikums Aachen geprüft und bestätigt. Die Praxistauglichkeit konnte nachgewiesen werden, indem Falldaten aus den Landeskrebsregistern Bremen, Niedersachsen und Nordrhein-Westfalen mit routinemäßig erhobenen neuropathologischen Daten aus den Kliniken verknüpft wurden. Der so entstandene Datensatz bildet das gesamte Fallspektrum aus der Routine ab und stellt damit einen einzigartigen Datenpool für die Krebsforschung dar. Er wurde sowohl mit statistischen als auch mit KI-Methoden ausgewertet, um neue prognostische Biomarker für das Glioblastom zu evaluieren.

Verwertung

Das Projekt CanConnect leistet einen wesentlichen Beitrag, um Krebsregisterdaten effektiver für die Krebsforschung nutzen zu können. Das Verknüpfungskonzept und die entwickelten KI-Methoden sind auf andere Anwendungsfälle in der Krebsdiagnostik übertragbar. Die Erkenntnisse sollen bei der Gestaltung der geplanten nationalen Plattform zur bundesweiten Auswertung von klinischen Krebsregisterdaten Berücksichtigung finden. Die darauf aufbauenden Forschungsergebnisse können zu wirksameren Behandlungsmethoden führen.

Stand: 28. März 2025

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