Technik, die Leben verändert: Mit KI gegen Kinderhirntumore

Das Forschungsprojekt, das inzwischen in den USA weitergeführt wird, schließt eine wichtige Lücke in der pädiatrischen Neuro-Onkologie. Es analysiert systematisch die natürlichen Verläufe niedriggradiger Gliome und trägt damit zu einer genaueren Einschätzung der Tumorentwicklung bei. Ziel ist es, Kindern unnötige Operationen zu ersparen und ihre Lebensqualität zu verbessern.

Für diese Arbeit erhält Climent Pardo den VDI-Preis in der Kategorie Master vom VDI Bezirksverein München, Ober- und Niederbayern e.V. – eine Auszeichnung, die seine wissenschaftliche Innovation ebenso würdigt wie sein gesellschaftliches Engagement.

VDI: Was hat Sie persönlich motiviert, sich in Ihrer Masterarbeit mit der Prognose von Gehirntumoren bei Kindern zu beschäftigen?

Climent Pardo: Meine persönliche Motivation für das Thema Gehirntumore geht auf eine Bekannte zurück, die vor einigen Jahren an einem Glioblastom erkrankt ist. Wenn solche Tumore entdeckt werden, bleiben meist nur drei Therapieoptionen: Bestrahlung, Chemotherapie oder eine Operation. Letztere ist oft der häufigste Weg. Dabei wird der Tumor operativ entfernt, was nicht nur physisch belastend ist, sondern auch zu Hohlräumen im Gehirn führt. Danach beginnt eine lange Phase der Rehabilitation, in der kognitive Fähigkeiten neu erlernt werden müssen. Diese Erfahrung war für mich ein Wendepunkt – ich wollte herausfinden, wie man mit Technologie und KI dazu beitragen kann, Therapieentscheidungen besser zu unterstützen.

Im Rahmen meiner Masterarbeit an der TU München und während meines Forschungsaufenthalts in Boston habe ich mich dann mit dem natürlichen Wachstum solcher Tumore bei Kindern beschäftigt. Dabei habe ich mich auf niedriggradige Gliome fokussiert: Diese geringfügig bösartigen Tumore wachsen sehr langsam, können jedoch im Verlauf bösartig werden, was ihre Einschätzung besonders schwierig macht. Gerade bei Kindern ist es entscheidend zu verstehen: Wächst der Tumor nur, weil das Kind wächst oder weil er aggressiver wird? Diese Unterscheidung kann maßgeblich darüber entscheiden, wann und wie therapiert wird.

VDI: In Ihrer Arbeit haben sie Künstliche Intelligenz mit Magnetresonanztomografie kombiniert. Wie funktioniert das Zusammenspiel dieser Technologien in Ihrer Arbeit?

Climent Pardo: Eigentlich ist es weniger kompliziert, als man denkt. Ein MRT liefert hochauflösende 3D-Bilder des Gehirns. Diese Daten enthalten enorm viele Informationen – etwa über die Lage, Größe und Form eines Tumors. Genau hier setzt unsere Forschung an: Mithilfe von KI-Algorithmen haben wir diese Bilddaten automatisiert ausgewertet. Ein erster wichtiger Schritt war die sogenannte Segmentierung, also das genaue Erfassen des Tumorvolumens in drei Dimensionen.

Besonders wertvoll waren dabei sogenannte longitudinale Daten – das heißt, wir hatten für viele Patientinnen und Patienten MRT-Aufnahmen über mehrere Jahre hinweg. So konnten wir individuelle Grafiken des Tumorwachstums rekonstruieren: Zeigt der Tumor über die Zeit Wachstum? Bleibt er stabil? Oder geht sein Volumen vielleicht sogar zurück?

Damit konnte ich zeigen, wie sich sorgfältig dokumentierte Verlaufsdaten und KI sinnvoll kombinieren lassen, um Therapieentscheidungen künftig individueller treffen zu können.

VDI: Welche konkreten Verbesserungen für Diagnose und Therapie ergeben sich dadurch?

Climent Pardo: Im Endeffekt lassen sich durch die Kombination von KI und longitudinalen MRT-Daten Behandlungsstrategien ableiten. Nicht jeder Tumor muss sofort operiert werden. Operationen bedeuten oft starke Einschnitte in die Lebensqualität. Die Modelle helfen, genau das besser zu differenzieren – individuell und unter Berücksichtigung zusätzlicher Faktoren wie Alter, Geschlecht oder Lage des Tumors im Gehirn. So entsteht eine Art Entscheidungshilfe für Ärztinnen und Ärzte: Wann ist ein vorsichtiges Monitoring ausreichend und wann ist ein schneller Eingriff nötig?

Ein Teil der Arbeit war auch die Prognose: Wie wird sich ein Tumor in den nächsten Monaten wahrscheinlich entwickeln? Das erlaubt es, Behandlungsintervalle gezielter zu planen – zum Beispiel das Monitoring zu verdichten oder früher therapeutisch einzugreifen. Insgesamt geht es darum, Therapien besser abzustimmen, unnötige Eingriffe zu vermeiden und so die Lebensqualität der betroffenen Kinder zu verbessern.

VDI: Ihre Arbeit wird nun in den USA weitergeführt. Wie geht es dort konkret weiter?

Climent Pardo: Aktuell wird unsere Forschung am Brigham and Women’s Hospital in Boston weitergeführt – direkt in der Klinik. Das heißt, erste Ärzte nutzen dort unsere Tools bereits im experimentellen Rahmen als Unterstützung bei Entscheidungen. Die gesamte Pipeline, die wir entwickelt haben, ist Open Source und bewusst so aufgebaut, dass sie nicht nur für Gehirntumore, sondern auch auf andere onkologische Erkrankungen übertragbar ist – sofern man über longitudinale Bilddaten verfügt. Perspektivisch sehe ich darin viel Potenzial, auch über die Neuro-Onkologie hinaus.