Die Wissenschaftler untersuchten 30 Leberzellkarzinome und ordneten diese mit Hilfe der Software eindeutig in die jeweiligen Kategorien von „negativ“ bis „hochgradig positiv“ ein. Dazu analysierten sie die Expression bestimmter Proteine wie Stat5 und JunB, die bei der Krebsentstehung eine wichtige Rolle spielen. Die Software bediene sich dabei bestimmter Algorithmen und hochsensibler Digitalfotografie. So könne sie die Matrix der Zellen und des Zellkerns besser darstellen als ein Mikroskop.

Zwei unabhängige Pathologen seien sich nur bei jeder dritten Diagnose einig, heißt es in der Studie. Die neu entwickelte Software biete erstmals die Möglichkeit die sogenannte Interobserver-Variabilität, also die Unterschiede im Urteil der beobachtenden Personen, auszuschalten, so der Pathologe und Projektleiter Professor Dr. Lukas Kenner.

In der Forschung wird die Software bereits eingesetzt. Laut Kenner könne die derzeit in vier Kategorien eingeteilte Veränderung der Krebszelle künftig genauer spezifiziert werden. So lasse sich mit der neuen Software besser abwägen, wo eine teure Therapie gerechtfertigt und in welchem Fall eine solche nicht nötig sei und dem Betroffenen erspart bleiben könne, so Kenner.

Die sogenannte „Präzisionsmedizin“, eine Weiterentwicklung der personalisierten Medizin, sei besonders vielversprechend bei der Behandlung von Krebs, da Tumore bei jeder erkrankten Person anders seien. „Krebszellen tragen beispielsweise unterschiedliche Oberflächenmoleküle. Ein entsprechendes Medikament muss auf das richtige Molekül abzielen, damit es gegen das Wachstum des Tumors wirken kann“, so Kenner. „Jeder Patient und jede Patientin soll die passendste Therapie erhalten. Nur das ist ethisch vertretbar und wirtschaftlich sinnvoll“, so Kenner.