Die neue „Joint Imaging Platform“ – kurz JIP – ist eine flexible dezentrale Analyseplattform für medizinische Bilder. JIP wurde zunächst für die Standorte des Deutschen Konsortiums für translationale Krebsforschung (DKTK) entwickelt und soll institutsübergreifende Bildgebungsprojekte erleichtern und dazu beitragen, die technischen und rechtlichen Herausforderungen, die mit der gemeinsamen Nutzung von Bilddaten verbunden sind, besser zu meistern. Das besondere an der im Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) entwickelten Plattform: Alle Bilddaten verbleiben an ihrer ursprünglichen Institution – geteilt werden die Analyse-Algorithmen.
Im DKTK kooperieren Forscher und Ärzte an acht Standorten in Deutschland, um erfolgversprechende Ansätze der Krebsforschung schneller in die klinische Praxis zu bringen.
Ob Ultraschall, CT, MRT oder PET: Die Bildgebung ist zentraler Bestandteil der Versorgung von Krebspatienten: Sie ist unerlässlich in der Früherkennung, bei der Diagnosestellung, bei der Therapieplanung, beim Monitoring des individuellen Therapieerfolgs und in der Nachsorge. Bei den meisten Krebspatienten sind im Verlaufe ihrer Behandlung wiederholte Untersuchungen in verschiedenen Tomographen erforderlich.
Medizinische Bilder sind mehr als reine Abbildungen: Sie sind medizinische Datensätze, die einen Patienten charakterisieren. Daher unterliegen sie den strengen Regeln des Datenschutzes, auch ihre Weiterverwendung für Forschungszwecke ist eng reglementiert. Die Anonymisierung der Bilddaten ist technisch schwierig und in der klinischen Praxis oftmals kaum umzusetzen. Heutige Anonymisierungstechniken könnten morgen möglicherweise leicht zu „knacken“ sein. Darüber hinaus sind die Bilddaten nicht einheitlich, da in allen Krankenhäusern unterschiedliche IT-Systeme und unterschiedliche Tomographen verwendet werden.
Diesen Schwierigkeiten steht der dringende Bedarf an Zugang zu den Daten der medizinischen Bildverarbeitung gegenüber. Insbesondere für die Weiterentwicklung der vielversprechenden Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), die gerade in der medizinischen Bildgebung die Ärzte bei vielen Aufgaben entlasten und unterstützen könnten, ist der Zugang zu großen Datenmengen unerlässlich.
„Die Hürden bei der Nutzung medizinischer Daten verzögern die klinische Krebsforschung mitunter erheblich“, sagt Heinz-Peter Schlemmer, Leiter der Radiologie im Deutschen Krebsforschungszentrum. Besonders anschaulich wird dieses Problem im Deutschen Konsortium für translationale Krebsforschung (DKTK): Hier verbinden sich über 20 akademische Institutionen an 8 Standorten mit dem Deutschen Krebsforschungszentrum vorrangig mit dem Ziel, gemeinsame klinische Studien durchzuführen. „Das wissenschaftliche Potential des Konsortiums ist enorm. Doch hierfür sind die Wissenschaftler und Ärzte des DKTK im hohen Maße darauf angewiesen, Zugang zu den Daten der beteiligten Partner zu haben, sie auszutauschen und gemeinsam zu nutzen, um bestmögliche Ergebnisse in der Forschung und Patientenversorgung zu erreichen“, so Schlemmer.
Um hier Abhilfe zu schaffen, haben Forscher am DKFZ unter der Federführung des Bildverarbeitungsexperten Klaus Maier-Hein und des Radiologen Heinz-Peter Schlemmer ein Netzwerk aller radiologischen und nuklearmedizinischen Abteilungen des DKTK initiiert und eine flexible dezentrale Analyseplattform für medizinische Bilder eingerichtet – die Joint Imaging Platform, kurz JIP. „Das besondere an JIP: Wir bringen die Algorithmen und Bearbeitungswerkzeuge zu den Daten, und nicht umgekehrt“, erklärt Projektleiter Maier-Hein. „Das bedeutet, die Datenhoheit verbleibt bei den einzelnen Institutionen. Dieser dezentralisierte Ansatz ermöglicht es, die hohen Anforderungen des europäischen Datenschutzes einzuhalten.“
JIP lässt sich in alle vorhandenen klinischen Infrastrukturen zu Datenverarbeitung integrieren. „JIP hat heute schon die Zusammenarbeit der radiologischen und nuklearmedizinischen Forschungsgemeinschaft innerhalb des DKTK entscheidend verbessert. Zahlreiche klinische Studien nutzen die Plattform bereits. Es gibt sogar bereits den Wunsch nach Erweiterung, etwa um auch histopathologische Daten miteinzubeziehen“, erklärt Maier-Hein.
Das DKTK ist nicht das einzige Forschungsnetzwerk, das eine Plattform zur Verarbeitung medizinischer Bilddaten benötigt. Dies gilt zum Beispiel ebenfalls für die kürzlich vorgestellte Initiative „Nationales Netzwerk der Universitätsmedizin zu Covid-19“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung zur Bewältigung der aktuellen Pandemie. Hierfür stellt die am DKFZ entwickelte Technologie einen wichtigen Baustein dar bei der Etablierung einer ersten deutschlandweiten Radiologie-Plattform, an der fast alle Universitätskliniken beteiligt sind.
In Zukunft soll die JIP auch als Open-Source-Softwareprojekt zur Verfügung stehen. Durch die Bereitstellung der Plattform und des Quellcodes wollen die Wissenschaftler dazu beitragen, die beispiellosen Forschungsmöglichkeiten in der datengesteuerten Medizin weiter zu verbessern.
Jonas Scherer, Marco Nolden, Jens Kleesiek, Jasmin Metzger, Klaus Kades, Verena Schneider, Michael Bach, Oliver Sedlaczek, Andreas M. Bucher, Thomas J. Vogl, Frank Grünwald, Jens-Peter Kühn, Ralf-Thorsten Hoffmann, Jörg Kotzerke, Oliver Bethge, Lars Schimmöller, Gerald Antoch, Hans-Wilhelm Müller, Andreas Daul, Konstantin Nikolaou, Christian la Fougère, Wolfgang G. Kunz, Michael Ingrisch, Balthasar Schachtner, Jens Ricke, Peter Bartenstein, Felix Nensa, Daniel Funke, Alexander Radbruch, Lale Umutlu, Michael Forsting, Robert Seifert, Ken Herrmann, Philipp Mayer, Hans-Ulrich Kauczor, Tobias Penzkofer, Bernd Hamm, Winfried Brenner, Roman Kloeckner, Christoph Düber, Mathias Schreckenberger, Rickmer Braren, Georgios Kaissis, Marcus Makowski, Matthias Eiber, Andrei Gafita, Rupert Trager, Wolfgang A. Weber, Jakob Neubauer, Marco Reisert, Michael Bock, Fabian Bamberg, Jürgen Hennig, Philipp Tobias Meyer, Juri Ruf, Uwe Haberkorn, Stefan O. Schoenberg, Tristan Kuder, Peter Neher, Ralf Floca, Heinz-Peter Schlemmer, Klaus Maier-Hein: The Joint Imaging Platform for Federated Clinical Data Analytics
JCO Clinical Cancer Informatics 2020, DOI: https://doi.org/10.1200/CCI.20.00045
Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) ist mit mehr als 3.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern die größte biomedizinische Forschungseinrichtung in Deutschland. Über 1.300 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler erforschen im DKFZ, wie Krebs entsteht, erfassen Krebsrisikofaktoren und suchen nach neuen Strategien, die verhindern, dass Menschen an Krebs erkranken. Sie entwickeln neue Methoden, mit denen Tumoren präziser diagnostiziert und Krebspatienten erfolgreicher behandelt werden können.
Beim Krebsinformationsdienst (KID) des DKFZ erhalten Betroffene, interessierte Bürger und Fachkreise individuelle Antworten auf alle Fragen zum Thema Krebs.
Gemeinsam mit Partnern aus den Universitätskliniken betreibt das DKFZ das Nationale Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) an den Standorten Heidelberg und Dresden, in Heidelberg außerdem das Hopp-Kindertumorzentrum KiTZ. Im Deutschen Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK), einem der sechs Deutschen Zentren für Gesundheitsforschung, unterhält das DKFZ Translationszentren an sieben universitären Partnerstandorten. Die Verbindung von exzellenter Hochschulmedizin mit der hochkarätigen Forschung eines Helmholtz-Zentrums an den NCT- und den DKTK-Standorten ist ein wichtiger Beitrag, um vielversprechende Ansätze aus der Krebsforschung in die Klinik zu übertragen und so die Chancen von Krebspatienten zu verbessern.
Das DKFZ wird zu 90 Prozent vom Bundesministerium für Bildung und Forschung und zu 10 Prozent vom Land Baden-Württemberg finanziert und ist Mitglied in der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren.
Ansprechpartner für die Presse:
Dr. Sibylle Kohlstädt
Pressesprecherin
Strategische Kommunikation und Öffentlichkeitsarbeit
Deutsches Krebsforschungszentrum
Im Neuenheimer Feld 280
69120 Heidelberg
T: +49 6221 42 2843
F: +49 6221 42 2968
E-Mail: S.Kohlstaedt@dkfz.de
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JCO Clinical Cancer Informatics 2020, DOI: https://doi.org/10.1200/CCI.20.00045
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten
Biologie, Medizin
überregional
Kooperationen, Wissenschaftliche Publikationen
Deutsch
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