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Date: Jan 08, 2018

Computergestützte Gesichtsanalyse hilft der Diagnose Bei seltenen Erkrankungen kann die computergestützte Bildauswertung von Patientenporträts die Diagnose erleichtern und deutlich verbessern. Das stellt ein internationales Wissenschaftlerteam unter Federführung des Universitätsklinikums Bonn und der Charité Universitätsmedizin Berlin anhand der so genannten GPI-Ankerstörungen unter Beweis. Die Forscher verwendeten Methoden der künstlichen Intelligenz um aus Daten zum Erbgut, der Oberflächenbeschaffenheit der Zellen und typischen Gesichtsmerkmalen Modelle der Erkrankungen zu simulieren. Die Ergebnisse können auch für andere Erkrankungen wegweisend sein und werden nun im Fachjournal „Genome Medicine“ vorgestellt.

Das phänotypische Spektrum der GPI-Ankerstörungen ist weit: Die Auswirkungen einer Mutation in einem bestimmten Gen können sich von sehr milde bis hin zu sehr stark äußern. Das gilt auch für die Auffälligkeiten im Gesicht. Beim Mabry-Syndrom gehören zum Beispiel eine schmale manchmal zeltförmige Oberlippe, eine breite Nasenwurzel und ein großer Augenabstand mit langen Lidspalten zu den klassischen Merkmalen – sie können aber stärker oder schwächer ausgeprägt sein. Das erschwert häufig die Diagnose dieser seltenen Erkrankung. Auch die ebenfalls namensgebende Erhöhung der alkalischen Phosphatase im Blut lässt sich nicht bei jedem Patienten nachweisen. „Die Folge ist, dass Patienten und ihre Angehörigen häufig eine jahrelange Odyssee durchlaufen, bis die richtige Diagnose gestellt wird“, sagt Krawitz. 

Ein internationales Forscherteam hat unter der Federführung von Dr. Alexej Knaus und Prof. Krawitz vom Institut für Genomische Statistik und Bioinformatik des Universitätsklinikums Bonn sowie Prof. Dr. Denise Horn vom Institut für Medizinische Genetik und Humangenetik der Charité Universitätsmedizin Berlin untersucht, wie sich die Diagnose von GPI-Ankerstörungen mit Hilfe moderner, besonders schneller DNA-Sequenzierungsverfahren, Oberflächenanalysen von Zellen und computergestützter Bilderkennung verbessern lassen. 

 

Die Forscher nutzten künstliche Intelligenz in der Bildanalyse

 

In der groß angelegten Übersichtsstudie nutzten die Wissenschaftler Aufnahmen der Gesichter von insgesamt 91 Patienten. Bei einem Teil der Teilnehmer wurden die für GPI-Ankerstörungen typische Veränderungen auf Zelloberflächen festgestellt. Die Analyse des Erbguts ergab ebenfalls Genmutationen, die für diese seltene Erkrankungsgruppe typisch sind. „Die künstliche Modellierung gen-typischer Gesichter, die wir mit diesen Datensätzen erzielten, zeigt ganz deutlich, dass die computergestützte Auswertung von Porträtaufnahmen der Patienten die Diagnose von GPI-Ankerstörungen erleichtern und verbessern kann – das ist ein großer Fortschritt“, sagt der Erstautor Dr. Knaus. 

Mit Hilfe kombinierter Daten aus dem Labor und dem Computer erhoffen sich die Authoren auch die molekularen Prozesse solcher Erkrankungen besser zu verstehen. So zeigte sich zum Beispiel, dass ein erhöhter Wert für die alkalische Phosphatase im Blut und auffällige Ergebnisse in der Bildanalyse ein verlässliche Einstufung einer neuen Mutation bei einer GPI-Ankerstörungen erlauben. Aufgrund der in der Arbeit dargestellten gemeinsamen molekularen Ursachen und der nun quantifizierbaren Ähnlichkeit der Patienten, spricht sich Krawitz auch dafür aus, stärker die Bezeichnung GPI-Ankerstörung für diese Erkrankungsgruppe zu verwenden.

Die neuartige Kombination aus Zell- und Erbgutanalysen sowie computergestützter Bildauswertung wollen die Forscher noch weiter verfeinern. Für Krawitz ist es bereits jetzt ein Durchbruch: „Absehbar lassen sich diese Methoden auch auf andere Krankheiten übertragen. Dies wäre hinsichtlich der Diagnose ein großer Sprung nach vorn.“

Publikation: Characterization of Glycosylphosphatidylinositol Biosynthesis Defects by Clinical Features, Flow Cytometry, and Automated Image Analysis, Genome Medicine, DOI: 10.1186/s13073-017-0510-5

 
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