BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Charité Universitätsmedizin Berlin hat ein bahnbrechendes KI-Modell entwickelt, das in der Lage ist, über 170 verschiedene Krebsarten mit hoher Genauigkeit zu diagnostizieren.
In der modernen Medizin ist die präzise Diagnose von Krebserkrankungen entscheidend für die Wahl der richtigen Therapie. Ob Chemotherapie, Strahlentherapie, Immuntherapie oder Stammzellentherapie – die genaue Bestimmung der Tumorart ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Behandlung. Die Charité Universitätsmedizin Berlin hat nun ein neues KI-Modell vorgestellt, das mehr als 170 Krebsarten mit beeindruckender Genauigkeit diagnostizieren kann.
Das Herzstück dieser Innovation ist der epigenetische Fingerabdruck der Tumoren, der spezifische Merkmale im Erbgut aufzeigt. Diese Merkmale werden unter anderem aus Nervenwasser gewonnen und ermöglichen eine präzise Klassifikation der Tumoren. Die Künstliche Intelligenz vergleicht den molekularen Fingerabdruck mit über 8000 Mustern und kann die Tumorart innerhalb von Sekunden identifizieren.
Besonders bemerkenswert ist die Treffsicherheit des Modells, das als CrossNN bekannt ist. Bei Tests mit Hirntumoren erreichte es eine Genauigkeit von 99,1 Prozent. Insgesamt konnten mehr als 170 Krebsarten mit einer Genauigkeit von 97,8 Prozent erkannt werden. Dies zeigt, dass das Modell nicht nur bei häufigen, sondern auch bei seltenen Krebsarten präzise Ergebnisse liefert.
Ein weiterer Vorteil des Modells ist seine Vielseitigkeit. Es kann auf verschiedene Probenarten angewendet werden, einschließlich Nervenwasser, was eine weniger invasive Diagnostik ermöglicht. Dies ist besonders wichtig, da eine Biopsie oft schmerzhaft und riskant sein kann. In einem Fall konnte dank des KI-Modells ein Hirntumor ohne chirurgischen Eingriff diagnostiziert und eine passende Chemotherapie eingeleitet werden.
Die Forscher planen nun, gemeinsam mit dem Deutschen Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK) klinische Studien an acht Standorten durchzuführen. Ziel ist es, die exakte und kostengünstige Tumor-Bestimmung anhand von DNA-Proben in die Routineversorgung zu integrieren. Auch der Einsatz des Modells während Operationen wird in Betracht gezogen, um die Diagnostik weiter zu verbessern.
Diese Entwicklung könnte die Krebsdiagnose revolutionieren und die Behandlungsmöglichkeiten erheblich erweitern. Durch die Integration in die klinische Praxis könnten Patienten schneller und präziser behandelt werden, was die Heilungschancen deutlich erhöht.
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