• Genetische Risikoeinschätzung: Aus einer einmaligen Speichelprobe wird ein polygener Risikoscore berechnet – ein Maß, das viele kleine Erbgutvarianten zum persönlichen Prostatakrebsrisiko zusammenfasst.
   
• Künstliche Intelligenz (KI) in der Bildauswertung: KI-Modelle unterstützen die Auswertung der MRT-Bilder und beziehen dabei auch Labor- und klinische Werte wie den PSA-Wert ein.

Sieben Universitätskliniken schließen dafür 443 Männer zwischen 50 und 70 Jahren ein, bei denen ohnehin eine Prostata-MRT geplant ist. Dass die Daten aus mehreren Regionen Deutschlands stammen, ist entscheidend: Nur so lassen sich die Ergebnisse zuverlässig überprüfen und auf die Bevölkerung in Deutschland übertragen.

Ziel ist eine Früherkennung, die gezielter und schonender ist – aggressive Tumoren früh finden und zugleich Männern unnötige Untersuchungen ersparen. Damit greift das Projekt eine Forderung des Rates der Europäischen Union nach einer risikoangepassten Prostatakrebs-Früherkennung auf.

Vollständiger Titel: „Verbesserung der diagnostischen Effizienz des Prostatakarzinom-MRT-Pfads durch prä-bildgebende polygene Risikostratifizierung und KI-abgeleitete bildgebende Biomarker“  |  Förderung: Netzwerk Universitätsmedizin (NUM), 3. Förderphase  |  Laufzeit: 02/2026 – 07/2028