Connecting Glioma Experts in Research and Teaching

Gliome sind eine Gruppe von Hirntumoren, die in vielen verschiedenen Formen auftreten und jeweils eine spezifische Behandlung erfordern. Zur Diagnose und Überwachung dieser Tumoren verwenden Ärztinnen und Ärzte in erster Linie die Magnetresonanztomographie (MRT). Doch selbst mit MRT ist es oft schwierig zu erkennen, wo der Tumor genau endet, wie stark das umliegende Gewebe geschwollen ist oder ob Veränderungen auf den Bildern durch einen wiederkehrenden Tumor oder durch Nebenwirkungen der Behandlung verursacht werden. Untersuchungen mit der Positronen-Emissions-Tomographie (PET) können hier helfen, liefern aber in der Praxis oft unklare Ergebnisse. Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, Diagnosen und Behandlungsplanungen deutlich zu verbessern. Die Entwicklung spezifischer KI-Tools schreitet jedoch nur langsam voran unter anderem, weil es an hochwertigen Daten mangelt, biologische Hintergründe der Bildveränderungen oft nicht vollständig verstanden sind und die notwendige Zusammenarbeit zwischen Fachleuten aus verschiedenen Bereichen in der Praxis oft schwierig ist. Das Projekt CONGLIOMERATE soll genau diese Herausforderungen angehen. Es vereint Expertinnen und Experten aus Medizin, Wissenschaft und Technologie, um das Verständnis und die Behandlung von Gliomen zu verbessern. Dies soll durch eine enge Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten erreicht werden, bei der klinisches und biologisches Wissen gezielt mit modernen KI-Technologien verbunden wird. Darüber hinaus bildet CONGLIOMERATE die nächste Generation von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus, die interdisziplinär arbeiten und so die Zusammenarbeit zwischen den Fachrichtungen nachhaltig verbessern können. Das CONGLIOMERATE besteht aus fünf Unterprojekten, um verschiedene Aspekte der aktuellen Gliomdiagnostik gezielt zu verbessern: Projekt 1 nutzt KI, um die Bildgebung mit dem genetischen Profil der Tumore zu verknüpfen. So können Ärztinnen und Ärzte besser einschätzen, wie gefährlich ein Tumor für eine einzelne Patientin oder einen einzelnen Patienten ist. Projekt 2 entwickelt eine neue Methode zur Auswertung von PET-Scans, bei der das PET-Signal mit biologischen Merkmalen verknüpft wird. Projekt 3 untersucht, wie verschiedene Behandlungen Tumoren beeinflussen um besser zu verstehen, wie und warum sich Tumoren verändern und wie diese Veränderungen in PET- und MRT-Bildern aussehen. Projekt 4 entwickelt ein KI-System, das erkennen kann, ob sich ein Tumor tatsächlich verschlechtert oder ob das nur so aussieht etwa durch Veränderungen, die von der Behandlung selbst verursacht wurden. Und Projekt 5 befasst sich mit neuen Strategien, um KI-Modelle auch dann erfolgreich zu trainieren, wenn nur wenige Daten verfügbar sind ein häufiges Problem bei Hirntumoren, da sie selten sind und es daher an großen Datensätzen mangelt. Zusammengenommen, wird CONGLIOMERATE eine nachhaltige Plattform für die Hirntumorforschung in Wien schaffen und zu verbesserten Diagnoseverfahren führen.