KI-Modelle revolutionieren die Tumorerkennung in der Krebsmedizin

BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Berliner Charité hat ein neues KI-Modell entwickelt, das in der Lage ist, über 170 verschiedene Tumorarten anhand ihres molekularen Fingerabdrucks mit hoher Genauigkeit zu erkennen. Diese Entwicklung könnte die Diagnose und Behandlung von Krebserkrankungen maßgeblich verbessern.

Die Berliner Charité hat in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) ein bahnbrechendes KI-Modell entwickelt, das die Erkennung von Tumoren revolutionieren könnte. Dieses Modell nutzt den molekularen Fingerabdruck von Tumoren, um über 170 verschiedene Arten mit hoher Präzision zu identifizieren. Diese Methode könnte insbesondere bei der Diagnose von Hirntumoren, wo herkömmliche Gewebeproben oft unzureichend sind, von entscheidender Bedeutung sein.

Der epigenetische Fingerabdruck, der bei dieser Technologie im Mittelpunkt steht, basiert auf spezifischen Markierungen an der DNA, die bestimmen, welche Gene in einer Zelle aktiv sind. Philipp Euskirchen von der Charité vergleicht die DNA mit einem Buch, in dem bestimmte Buchstaben hervorgehoben sind, um den Zelltyp zu identifizieren. Diese innovative Herangehensweise ermöglicht eine genauere und schnellere Diagnose, was für die Behandlung von Patientinnen und Patienten von großem Vorteil ist.

Ein weiteres KI-Modell, das von einem niederländischen Forschungsteam entwickelt wurde, hat bereits gezeigt, dass die genaue Bestimmung der Tumorart während einer Operation in weniger als 90 Minuten möglich ist. Diese schnelle und präzise Diagnose erleichtert es Chirurgen, Entscheidungen über das weitere Vorgehen zu treffen, insbesondere wenn es darum geht, wie viel Hirngewebe entfernt werden sollte.

Die Arbeit des DKFZ in Heidelberg gilt als wegweisend auf dem Gebiet der Krebsdiagnostik mittels epigenetischer Markierungen. Bereits 2018 veröffentlichten sie ein Computermodell, das Hirntumore anhand ihres Erbguts bestimmen kann. Die jüngsten Fortschritte in Heidelberg haben zur Entwicklung eines Modells geführt, das mehr als 180 verschiedene Hirntumorarten erkennen kann.

Das neue Modell der Charité geht jedoch noch einen Schritt weiter, indem es auch häufige Krebsarten außerhalb des Gehirns identifizieren kann. Dies ist besonders nützlich in Fällen, in denen Tumore nicht als zusammenhängende Masse auftreten oder eine Gewebeprobe schwer zu entnehmen ist. In solchen Fällen kann das Team der Charité auf Nervenwasser zurückgreifen, das als Flüssigbiopsie entnommen wird und Bruchstücke des Tumor-Erbguts enthält.

Diese Fortschritte in der KI-gestützten Tumorerkennung tragen nicht nur zur Verbesserung der Diagnose bei, sondern erweitern auch das Wissen über Krebs kontinuierlich. Neue, bislang unbekannte Muster in den DNA-Markierungen werden entdeckt, was zur Identifizierung neuer Krebsarten führt. Die Daten aus Heidelberg haben bereits zur Verfeinerung der Klassifikation von Hirntumoren durch die Weltgesundheitsorganisation (WHO) beigetragen.

Obwohl diese KI-Modelle nicht zur Früherkennung von Krebs geeignet sind, bieten sie wertvolle Unterstützung bei bestehendem Verdacht oder in der Therapie. Die kontinuierliche Verbesserung dieser Technologien könnte in Zukunft zu noch präziseren und schnelleren Diagnosemöglichkeiten führen, was die Behandlung von Krebspatienten erheblich verbessern würde.

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