Interview: Peter Hossli Foto: Stefan Bohrer
Andreas Wicki , 49, arbeitet als Onkologe am Universitätsspital Zürich und als Professor an der Uni Zürich. Er leitet klinische Studien, forscht an personalisierten Krebstherapien und verantwortet das klinische Programm des Comprehensive Cancer Center Zürich.
Woran forschen Sie, das unser Leben morgen besser macht?
Andreas Wicki Wie man mithilfe von Daten und künstlicher Intelligenz bessere Krebstherapien findet. Zuerst müssen wir aus dem Tumor heraus Daten erzeugen. Und dann anhand der Daten möglichst vieler Patienten verstehen, was wir damit machen sollen.
Bei welchen Krebsarten können Sie heute mit Überzeugung sagen: Das werden wir in den Griff bekommen?
AW Vor 15 Jahren lebte jemand mit schwarzem Hautkrebs und Ablegern sechs, vielleicht neun Monate. Heute können wir etwa einen Drittel der Patienten heilen.
Was versteht ein Onkologe unter «Heilung»?
AW Wenn ein Tumor zehn Jahre nach der Behandlung nicht mehr zurückkommt, dann ist es sinnvoll, von Heilung zu reden.
Bei welcher Krebsart müssen Sie stattdessen sagen: Wir können Sie begleiten, aber nicht mehr heilen?
AW Davon gibt es leider noch viele. Bauchspeicheldrüsenkrebs zum Beispiel ist ganz schwierig zu behandeln. Auch bei Dickdarmkrebs hat sich nicht viel getan.
Nun wollen Sie mit künstlicher Intelligenz personalisierte Therapien entwickeln. Wie nahe sind Sie dieser Medizin nach Mass?
AW Nicht so nahe, wie wir möchten. Aber wir haben grosse Fortschritte gemacht, Daten zu generieren. Heute ist es an der Universität Zürich möglich, das Erbgut von 50 Patienten binnen eines Tages zu lesen. Zum Vergleich: Bis 2001 das erste Genom publiziert war, dauerte es zehn Jahre.
Wie wandeln Sie diese Datenmengen in konkrete Therapien um?
AW Von einem schwarzen Hautkrebs können wir 43 000 Datenpunkte generieren, schauen bei der Behandlung aber nur 54 an. Um mehr nutzbare Informationen zu erhalten, brauchen wir maschinelles Lernen. Lese ich die Daten selbst, scrolle ich drei Tage lang und zucke am Schluss mit den Schultern. Beim Eierstockkrebs können wir mit KI genauer vorhersagen, wie sich die Krankheit entwickelt, als ich das als Onkologe alleine könnte.
Nutzen Sie künstliche Intelligenz bereits klinisch?
AW Erste Anwendungen sind allmählich da. Besonders beim Krebsregister setzen wir seit Februar ein Sprachmodell ein, das Daten sortiert, und bei der Bildgebung. Wir testen auch, Berichte automatisch zu erstellen.
Befürchten Sie, dass die Maschine Sie schon bald als Arzt ersetzen wird?
AW Im Gegenteil: Wir leiden unter massi-vem Fachkräftemangel. In der gesamten Schweiz bilden wir pro Jahr nur rund 30 Onkologen aus – zugleich werden die Therapien immer komplexer. Da sind wir froh um KI-Hilfsmittel.
Ist eine KI-Diagnose schon so gut wie Ihre eigene?
AW Bei Hautkrebs erkennt KI Melanome oft besser als ein Dermatologe. Die eigentliche Herausforderung ist die Wahl der Therapie: Wie lassen sich biologische Veränderungen mit mehr als 180 zugelassenen Medikamenten behandeln? Das geht nur mit enormen Datenmengen.
Forscher sprechen vom «digitalen Zwilling» – einer Tumornachbildung im Computer. Wann können Sie Therapien digital testen?
AW Grundsätzlich ist das möglich, aber die Modelle sind noch sehr vereinfacht. Ein menschlicher Körper besteht aus 10²7 Teilchen. Unsere Modelle sind weit entfernt davon, diese Komplexität abzubilden.
Erhöht KI die Chance auf grosse Fortschritte in der Krebsbehandlung?
AW Davon bin ich überzeugt. Bei metastasierten Tumoren lag die Überlebenschance früher generell bei zwei bis drei Prozent, heute sind es rund 20 Prozent.
Was hoffen Sie, in Ihrer Karriere als Forscher und Arzt noch zu erleben?
AW Dass wir bald mit 80 oder 85 Prozent Wahrscheinlichkeit die richtige Therapie finden. Krebs werden wir in dieser Zeit nicht besiegen; er ist zu vielfältig. Aber wir wollen gezielter helfen können.
Was gibt Ihnen da Zuversicht?
AW Die Onkologie verbindet zwei Pole. Sie ist zutiefst menschlich: Hört jemand, Sie haben Krebs, verändert das alles. Zugleich ist sie naturwissenschaftlich hoch spannend – und sehr ehrlich – ein extremes No-Bullshit-Fach.