iToBoS ist ein Forschungsprojekt, das durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union finanziert wird. Ziel ist es, ein neues Diagnoseinstrument für die Früherkennung von Melanomen zu entwickeln, das alle verfügbaren Informationen des Patienten nutzt.
Dieses ganzheitliche Bewertungsinstrument soll die spezifischen Merkmale jedes Patienten verstehen, um eine personalisierte Früherkennung von Melanomen zu ermöglichen. Das Projekt hat eine Laufzeit von 48 Monaten (1. April 2021-31. März 2025) und ein Gesamtbudget von 12 Millionen Euro.
Hautkrebs ist die häufigste bösartige Erkrankung des Menschen und seine Häufigkeit hat in den letzten zehn Jahren zugenommen. Innerhalb der allgemeinen Kategorie der Hautkrebsarten stellt das Melanom die Haupttodesursache dar. Den neuesten Statistiken zufolge ist das kutane Melanom derzeit die sechsthäufigste Krebsart in Europa, mit mehr als 144.000 neuen Fällen, die 2018 diagnostiziert wurden.
Glücklicherweise kann das Melanom geheilt werden, wenn es in einem frühen Stadium behandelt wird. Die Sterblichkeit steigt mit zunehmendem Wachstum in der Haut. Mehr als 90 % der Melanompatienten sind nach 5 Jahren noch am Leben, wenn sie frühzeitig behandelt werden. Bei einer Fernausbreitung der Krebszellen (metastasierendes Melanom) kann der Anteil der Patienten, die nach 5 Jahren noch leben, bei 23 % oder weniger liegen. Aus diesen Gründen ist eine rasche Diagnose unerlässlich, um sicherzustellen, dass eine Behandlung erfolgt, bevor es zu einer lokalen oder metastatischen Ausbreitung kommt.
Im Rahmen des iToBoS-Projekts soll ein System der künstlichen Intelligenz (KI) trainiert werden, das Informationen aus verschiedenen Quellen integrieren kann, von dermatoskopischen Bildern über vollständige Krankenakten bis hin zur Genomik. iToBoS wird ein neues Diagnosegerät zusammen mit einem kognitiven KI-Assistenten (Tool) entwickeln und validieren, um Ärzte in die Lage zu versetzen, eine umfassende, auf den Patienten zugeschnittene Hautkrebsdiagnose zu stellen, was zu verbesserten Erkennungsraten und einer hochgradig personalisierten Diagnose führt. Dieses neue Diagnosewerkzeug wird die neuesten Fortschritte in der KI nutzen, um die Verwendung von Daten zu erleichtern, die bereits mit den derzeit verfügbaren Technologien (dermatoskopische Bilder) gewonnen wurden, sowie von Daten, die mit der in iToBoS vorgeschlagenen neuen Hardware erfasst wurden. Darüber hinaus werden die zugrundeliegenden Algorithmen alle zusätzlichen Patienteninformationen aus verschiedenen Quellen (z. B. Krankengeschichte, Genomik, Lage jedes Muttermals, Alter, Geschlecht usw.) mit dem Ziel integrieren, eine ganzheitliche Bewertung der einzelnen Muttermale unter Berücksichtigung der spezifischen Merkmale jedes Patienten vorzunehmen. Durch systematische, aufeinanderfolgende Untersuchungen eines Patienten wird das System auch in der Lage sein, die Veränderungen der einzelnen Muttermale zuverlässig zu bestimmen, ein Schlüsselmerkmal, das als eines der aufschlussreichsten bei der Erkennung von Hautkrebs gilt. Der vorgeschlagene ganzheitliche Ansatz wird es Ärzten ermöglichen, Hautkrankheiten früher und mit höherer Genauigkeit zu diagnostizieren und so die Effektivität und Effizienz der personalisierten klinischen Entscheidungsfindung zu steigern.
Das Konsortium mit 19 Partnerorganisationen wird von der Universitat de Girona (Spanien) geleitet. In diesem internationalen Konsortium sind führende Forschungs- und Hochschuleinrichtungen (5 Forschungszentren), Industrieunternehmen (4 Unternehmen und 6 KMU) und Endnutzer (3 Krankenhäuser und 1 gemeinnützige Patientenorganisation) vertreten: Universitat de Girona (Spanien), Optotune Switzerland AG (Schweiz), IBM Israel-Science and technology Ltd (Israel), Robert Bosch España Fábrica Madrid SA (Spanien), Barco NV (Belgien), National Technical University of Athens-NTUA (Griechenland), Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover (Deutschland), Fundació Clinic per a la Recerca Biomédica (Spanien), Ricoh Spain IT Services SLU (Spanien), Trilateral Research Limited (Irland), Universita degli Studi di Trieste (Italien), Coronis Computing SL (Spanien), Torus Actions (Frankreich), V7 LTD (Vereinigtes Königreich), ISAHIT (Frankreich), The University of Queensland (Australien), Szamitastechnikai es Automatizalasi Kutatointezet (Ungarn), Fraunhofer Gesellschaft zur Foerderung der Angewandten Forschung E.V. (Deutschland), Melanoma Patient Network Europe (Schweden).
Dieses Projekt wurde mit Mitteln aus dem Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union unter der Finanzhilfevereinbarung Nr. 965221.