BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neues KI-Modell der Charité Berlin könnte die Art und Weise, wie Krebs diagnostiziert wird, grundlegend verändern. Durch die Analyse des epigenetischen Fingerabdrucks von Tumoren bietet es eine präzise Klassifizierung von über 170 Krebsarten.
Die Charité Berlin hat ein bahnbrechendes KI-Modell entwickelt, das die Diagnose von Krebs revolutionieren könnte. Dieses Modell nutzt den epigenetischen Fingerabdruck von Tumoren, um sie präzise zu klassifizieren. Diese Methode könnte insbesondere bei schwer zugänglichen Tumoren, wie Hirntumoren, von großem Nutzen sein, da sie eine nicht-invasive Diagnose ermöglicht.
Das neue Modell, bekannt als CrossNN, basiert auf einem neuronalen Netzwerk und wurde mit einer Vielzahl von Referenztumoren trainiert. Es kann über 170 Tumorarten mit einer beeindruckenden Genauigkeit von 97,8 Prozent unterscheiden. Diese Präzision übertrifft bisherige Modelle und bietet eine neue Dimension der Diagnostik, die auf molekularen Daten basiert.
Ein wesentlicher Vorteil dieser Methode ist die Möglichkeit, Tumoren anhand von Nervenwasserproben zu analysieren, was invasive Eingriffe überflüssig machen kann. Dies ist besonders wichtig in Fällen, in denen eine Biopsie zu riskant wäre. Die Charité bietet bereits eine solche nicht-invasive Diagnostik für spezielle Hirntumoren an.
Die Forscher der Charité betonen die Bedeutung einer präzisen Diagnosestellung in der modernen Krebsmedizin. Eine genaue Klassifizierung der Tumoren ist entscheidend für die Auswahl der richtigen Therapie. Neue, zielgerichtete Therapien können spezifische Strukturen von Tumorzellen angreifen und so das Wachstum des Tumors stoppen.
Die Entwicklung von CrossNN ist ein bedeutender Fortschritt in der Krebsdiagnostik. Es zeigt, wie Künstliche Intelligenz die Medizin transformieren kann, indem sie komplexe Datenmuster analysiert und interpretiert. Die Forscher planen, das Modell an weiteren Standorten des Deutschen Konsortiums für Translationale Krebsforschung zu testen.
Die Zukunft der Krebsdiagnostik könnte durch solche KI-gestützten Modelle geprägt sein. Sie bieten nicht nur eine höhere Genauigkeit, sondern auch eine schnellere und weniger invasive Diagnosestellung. Dies könnte die Behandlungsergebnisse erheblich verbessern und den Patienten eine bessere Lebensqualität bieten.
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