KI-Unterstützung in der Pathologie

Eine KI-basierte Analyse zur Bestimmung der PD-L1-Expression zeigte in einer Validierungsstudie eine hohe Übereinstimmung mit der Bewertung durch Patholog:innen. Basierend auf den Originaldaten der Blueprint-Studien wurden digitalisierte IHC-Schnitte (n=80) mit einem KI-Algorithmus (AIM-PD-L1) analysiert und mit den Tumor Proportion Scores (TPS) von 24 Patholog:innen verglichen. Die KI war in allen getesteten Assays (22C3, 28-8, SP142, SP263) nicht unterlegen und zeigte durchgehend höhere intra-class Korrelationskoeffizienten. Besonders beim klinisch relevanten 50%-Cut-off war die Übereinstimmung hoch.

Klinische Relevanz: KI-basierte PD-L1-Analysen könnten die Standardisierung und Reproduzierbarkeit der PD-L1-Testung verbessern und so die Patientenselektion für Immuntherapien präzisieren.

PD-L1 Blueprint AI: Validation of an AI-assisted PD-L1 scoring algorithm against original Blueprint study data, Fred Hirsch, ELCC 2026, Abstract 500MO