BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neues KI-Tool namens Flexynesis verspricht eine Revolution in der Krebstherapie. Entwickelt vom Max Delbrück Center, nutzt es Deep Learning, um multimodale Daten zu analysieren und personalisierte Behandlungsstrategien zu entwickeln. Diese Innovation könnte den Weg zu präziseren Diagnosen und effektiveren Therapien ebnen.
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Die Entwicklung von Flexynesis, einem neuen KI-gestützten Werkzeug, markiert einen bedeutenden Schritt in der personalisierten Krebstherapie. Das vom Max Delbrück Center entwickelte Tool nutzt tiefe neuronale Netze, um eine Vielzahl von Datentypen gleichzeitig zu analysieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es, komplexe medizinische Fragen zu beantworten und maßgeschneiderte Behandlungsstrategien zu entwickeln.
Jährlich werden zahlreiche neue Krebstherapien zugelassen, was die Auswahl der optimalen Behandlung für Patienten mit individuellen Tumormerkmalen erschwert. Flexynesis adressiert dieses Problem, indem es Ärzten hilft, präzisere Diagnosen und Prognosen zu stellen. Es analysiert Multi-Omics-Daten sowie medizinische Bilder und Texte, um die effektivsten Therapien zu identifizieren.
Das Toolkit wurde von einem Team um Dr. Altuna Akalin entwickelt und in der Fachzeitschrift Nature Communications vorgestellt. Es ist flexibel einsetzbar und kann in bestehende medizinische Pipelines integriert werden. Diese Flexibilität unterscheidet Flexynesis von anderen Deep-Learning-Methoden, die oft unflexibel und schwer zu implementieren sind.
Ein weiteres KI-Tool, Onconaut, ergänzt Flexynesis, indem es bekannte Biomarker und klinische Studienergebnisse nutzt. Zusammen könnten diese Werkzeuge die Hürden für die Integration von Multi-Omics-Daten in klinische Anwendungen senken, auch ohne tiefgehende KI-Kenntnisse.
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