- Campanella, G., Kumar, N., Nanda, S. et al. Real-world deployment of a fine-tuned pathology foundation model for lung cancer biomarker detection. Nat Med 31, 3002–3010 (2025). https://doi.org/10.1038/s41591-025-03780-x.
EAGLE ist ein im Rahmen dieser Studie entwickeltes KI-basiertes Auswertungsprogramm; anhand digitalisierter Gewebeschnitte von Lungenadenokarzinomen soll es den EGFR-Status bestimmen. Ein Vorteil: Für die KI-Auswertung wird kein zusätzliches Tumorgewebe benötigt. Beim PCR-Schnelltest und beim NGS muss dagegen Material aus dem Gewebeblock entnommen werden. Dieses Gewebe steht anschließend für weitere Untersuchungen nicht mehr zur Verfügung.
Als Grundlage diente ein bereits vorhandenes KI-Modell für die Pathologie, das die Forschenden gezielt für die Erkennung von EGFR-Mutationen weitertrainierten. Dafür nutzten sie 5.174 Gewebeschnitte, bei denen der EGFR-Status bereits durch eine molekulargenetische Untersuchung bekannt war. Die Schnitte wurden mit Hämatoxylin und Eosin gefärbt und anschließend vollständig digitalisiert. EAGLE analysiert das Gewebebild und berechnet die Wahrscheinlichkeit einer klinisch relevanten EGFR-Mutation.
Entscheidend für die klinische Einordnung war anschließend ein prospektiver Praxistest an Gewebeproben von Lungenadenokarzinomen: Nach dem Training wurde EAGLE vier Monate lang parallel zur üblichen Diagnostik zur Analyse von 197 neu eingehenden Proben eingesetzt. Hierbei handelte es sich um Gewebe aus Primärtumoren. Dabei unterschied das Programm Proben mit und ohne EGFR-Mutation gut voneinander.
Die statistische Trennschärfe lag bei 0,890. Das bedeutet: Verglich man zufällig eine EGFR-positive mit einer EGFR-negativen Probe, ordnete EAGLE der positiven Probe in etwa 89 von 100 Vergleichen die höhere Mutationswahrscheinlichkeit zu.
Die übliche Diagnostik mit PCR-Schnelltest und NGS lief währenddessen weiter. So konnten die Forschenden die Verfahren miteinander vergleichen, ohne den klinischen Ablauf zu verändern.
Unter den drei verglichenen Verfahren lieferte EAGLE am schnellsten ein Ergebnis. Ab der Erfassung der Probe in der Molekularpathologie dauerte es im Median 44 Minuten. Das Ergebnis des PCR-Schnelltests lag nach knapp 49 Stunden vor, das NGS-Ergebnis erst nach rund 18 Tagen.
Die eigentliche KI-Berechnung dauerte im Median lediglich 68 Sekunden. Von der Erfassung des Falls in der Molekularpathologie bis zum EAGLE-Ergebnis vergingen insgesamt im Median 44 Minuten.
EAGLE berechnet für jede Probe die Wahrscheinlichkeit, dass eine EGFR-Mutation vorliegt. Die Autoren schätzten, dass bei einer sehr niedrigen oder sehr hohen Mutationswahrscheinlichkeit auf den PCR-Schnelltest verzichtet werden könnte. Nur bei mittleren, nicht eindeutig einzuordnenden EAGLE-Werten wäre zusätzlich ein PCR-Schnelltest vorgesehen. Nach diesem Modell hätten 18 bis 43 % der PCR-Schnelltests entfallen können. Nach Einschätzung der Autoren könnte dadurch mehr Tumorgewebe für das NGS erhalten bleiben.
Trotz der guten Ergebnisse kann EAGLE das NGS nicht ersetzen. Das Programm zeigt zwar an, ob eine EGFR-Mutation wahrscheinlich ist, liefert aber keine Angaben dazu, welche Variante vorliegt. Diese Information ist für die Wahl der passenden Therapie notwendig. Vor Beginn einer zielgerichteten Behandlung muss die Mutation deshalb weiterhin mittels NGS bestätigt und genauer charakterisiert werden.
Trotz der guten Ergebnisse sind einige Einschränkungen zu beachten: Die Aussagekraft von EAGLE hing unter anderem von der Herkunft und Qualität des Gewebes ab. Bei Metastasen war die Einschätzung des EGFR-Status weniger zuverlässig als bei Proben aus dem Primärtumor. Deshalb beschränkten die Forschenden den prospektiven Praxistest auf Primärtumorproben.
Auch bei Primärtumorproben war die Auswertung schwieriger, wenn nur wenig Tumorgewebe vorhanden war, die Probe überwiegend aus Blut bestand oder die typische Gewebestruktur fehlte. Fehlklassifikationen traten außerdem bei Tumoren mit ungewöhnlicher Histomorphologie auf, etwa bei spindelzelliger Struktur oder vielen tumorinfiltrierenden Lymphozyten.
Nach Einschätzung der Autoren könnte EAGLE die molekulargenetische Diagnostik ergänzen, aber nicht ersetzen. Die KI könnte früh anzeigen, bei welchen Proben möglicherweise auf einen PCR-Schnelltest verzichtet werden kann. Ob dadurch im klinischen Alltag tatsächlich mehr Gewebe für das NGS erhalten bleibt oder Therapieentscheidungen früher getroffen werden können, ist noch offen. Dafür ist eine prospektive Studie nötig, in der die EAGLE-Ergebnisse tatsächlich in die Diagnostik einfließen.