MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Forscher des Wellcome Sanger Instituts haben mithilfe von Machine Learning 370 bisher unentdeckte Medikamentenziele für verschiedene Krebsarten identifiziert, was einen wesentlichen Fortschritt in der Präzisionsmedizin darstellt und die Entwicklung personalisierter Krebsbehandlungen vorantreiben könnte.


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  • In einer richtungsweisenden Studie haben Wissenschaftler des Wellcome Sanger Instituts ein umfangreiches Spektrum von 370 potenziellen Medikamentenzielen in 27 verschiedenen Krebsarten aufgedeckt. Diese bahnbrechende Forschung verspricht nicht nur die Entwicklung neuartiger Präzisionsmedikamente, sondern unterstützt auch die Krebsabhängigkeitskarte, eine Kooperation zwischen dem Wellcome Sanger Institut und dem Broad Institut, die auf die Entwicklung personalisierter Krebstherapien abzielt. Dr. Mathew Garnett, der Co-Leiter der Studie, unterstrich die Bedeutung dieser Arbeit, indem er erklärte, dass durch den Einsatz neuester Methoden in Genomik und computergestützter Biologie untersucht wurde, wie Krebszellen am effektivsten angegriffen werden können. Dies soll Entwicklern von Medikamenten ermöglichen, ihre Anstrengungen auf die vielversprechendsten Ziele zu konzentrieren, um neue Behandlungen schneller zu Patienten zu bringen.

    Die erkannten potenziellen Ziele basieren auf einer Analyse von Daten der Krebsabhängigkeitskarte, die durch simultane CRISPR-Cas9-Modifikationen an fast 18.000 Genen in 930 verschiedenen menschlichen Krebszelllinien erstellt wurde. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen konnten die Forscher diesen umfangreichen Datensatz durchsuchen, um Gene, Proteine und Signalwege zu identifizieren, die für das Überleben von Krebszellen kritisch sind.

    Ein zentraler Aspekt der Studie ist die Verknüpfung der neu entdeckten Medikamentenziele mit klinischen Biomarkern. Biomarker sind entscheidend für die Bestimmung, welche Patienten wahrscheinlich von Behandlungen profitieren, die auf spezifische genetische Ziele ausgerichtet sind. Die Identifizierung dieser Biomarker kann die Wahrscheinlichkeit einer FDA-Zulassung für Medikamente im Zuge der klinischen Entwicklung erheblich erhöhen – um das Zwei- bis Vierfache, so die Forschungsergebnisse.

    Nahezu alle identifizierten Medikamentenziele waren mit Biomarkern verknüpft, was ein starkes Potenzial für die Entwicklung wirksamer Behandlungen aufzeigt. Diese Erkenntnisse haben weitreichende Implikationen, da sie darauf hindeuten, dass etwa 30% aller Krebspatienten von Therapien profitieren könnten, die auf diese Biomarker abzielen, im Vergleich zu den zuvor geschätzten 14%, die als Kandidaten für genom-basierte Therapien in Betracht gezogen wurden.

    Trotz der vielversprechenden Ergebnisse ist zu beachten, dass die Entwicklung von Medikamenten für alle diese Ziele möglicherweise nicht realisierbar ist. Die Machbarkeit, diese genetischen Marker anzugehen, unterscheidet sich zwischen den verschiedenen Krebsarten, wobei einige aufgrund dieser Erkenntnisse wenig oder keine neuen Ziele aufweisen. Daher betonen die Forscher die Notwendigkeit weiterer innovativer Ansätze, um das Angebot an Medikamenten für Krebspatienten zu erweitern.

    Die Studienergebnisse betonen zudem das Potenzial von Multi-Omics-Biomarkertests, die verschiedene biologische Informationen wie Gen- und Proteinexpression gleichzeitig untersuchen. Diese könnten entscheidend sein, um die Auswahl an Therapiezielen für Krebspatienten zu erweitern. Durch die Nutzung von Multi-Omics-Daten könnten medizinische Fachkräfte in der Lage sein, Behandlungen individuell auf die molekularen Profile der Patienten abzustimmen und so eine neue Ära der Präzisionsmedizin einzuleiten.

    Die Studie des Wellcome Sanger Instituts, die durch maschinelles Lernen und Genomik ermöglicht wurde, weist einen vielversprechenden Weg im Kampf gegen Krebs auf. Mit der Identifizierung von 370 potenziellen Medikamentenzielen für verschiedene Krebsarten, zusammen mit den dazugehörigen Biomarkern, sind die Aussichten für personalisierte Krebsbehandlungen optimistischer denn je. Obwohl Herausforderungen bestehen bleiben, ebnet die Verbindung von fortschrittlicher Wissenschaft und Computertechnologie den Weg für eine bessere Zukunft für Krebspatienten weltweit.

    Neue KI-Studie deckt hunderte potenzielle Krebsmedikamentziele auf
    Neue KI-Studie deckt hunderte potenzielle Krebsmedikamentziele auf (Foto:Midjourney, IT BOLTWISE)
    Hinweis: Teile dieses Textes könnten mithilfe Künstlicher Intelligenz generiert worden sein.



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