KI-Modelle revolutionieren die Krebsdiagnostik

BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Berliner Charité hat ein neues KI-Modell entwickelt, das in der Lage ist, über 170 Tumorarten anhand ihres molekularen Fingerabdrucks zu erkennen. Diese Technologie könnte die Krebsdiagnostik maßgeblich verbessern und die Behandlung von Patienten optimieren.

Die Berliner Charité hat ein bahnbrechendes KI-Modell vorgestellt, das über 170 verschiedene Tumorarten anhand ihrer molekularen Fingerabdrücke erkennen kann. Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie Krebs diagnostiziert und behandelt wird, grundlegend verändern. Der Fokus liegt dabei auf der Analyse von epigenetischen Markierungen, die als molekulare Fingerabdrücke dienen und Aufschluss über die Aktivität bestimmter Gene in Tumorzellen geben.

Traditionell wird Krebs durch die Untersuchung von Gewebeproben unter dem Mikroskop diagnostiziert. Diese Methode ist jedoch insbesondere bei Hirntumoren oft nicht präzise genug. Die neue Technologie der Charité nutzt die DNA der Tumorzellen, um genauere Diagnosen zu ermöglichen. Philipp Euskirchen, einer der Entwickler des Modells, vergleicht die DNA mit einem Buch, in dem bestimmte Buchstaben hervorgehoben sind, um den Zelltyp zu identifizieren.

Ein weiteres bemerkenswertes Merkmal des Modells ist seine Fähigkeit, auch mit unvollständigen Daten umzugehen. Dies ist besonders wichtig, wenn Tumore nicht als zusammenhängende Masse auftreten oder schwer zugänglich sind. In solchen Fällen kann das Team der Charité auf Nervenwasserproben zurückgreifen, die als Flüssigbiopsie dienen und Bruchstücke des Tumor-Erbguts enthalten.

Die Arbeit der Charité steht nicht allein. Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg hat ebenfalls bedeutende Fortschritte in diesem Bereich gemacht. Bereits 2018 entwickelten Forscher dort ein Computermodell zur Bestimmung von Hirntumoren anhand ihres Erbguts. Kürzlich berichteten sie über ein neues Modell, das über 180 verschiedene Hirntumorarten erkennen kann.

Diese Entwicklungen tragen nicht nur zur Verbesserung der Diagnostik bei, sondern erweitern auch das Wissen über Krebs. Immer wieder entdecken Forscher neue Muster in den DNA-Markierungen, die zur Identifizierung neuer Krebsarten führen. Die Daten aus Heidelberg haben bereits zur Verfeinerung der Klassifikation von Hirntumoren durch die Weltgesundheitsorganisation beigetragen.

Obwohl diese KI-Modelle die Diagnose und Behandlung von Krebs revolutionieren könnten, sind sie nicht für die Früherkennung geeignet. Sie dienen als diagnostisches Werkzeug, wenn bereits ein Verdacht auf eine Tumorerkrankung besteht. Dennoch bieten sie wertvolle Unterstützung bei der Anpassung der Therapie an die individuellen Bedürfnisse der Patienten.

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