Das KI-Modell könnte verwendet werden, um eine effektivere Versorgung von Hautkrebspatienten zu ermöglichen

Das Modell der künstlichen Intelligenz könnte genutzt werden, um eine effektivere Versorgung von Hautkrebspatienten zu ermöglichen, und könnte zu ähnlichen Durchbrüchen bei der Diagnose und Behandlung anderer Krebsarten führen.

Forscher der Universität Helsinki, des HUS Comprehensive Cancer Center, der Aalto University und der Stanford University haben ein künstliches Intelligenzmodell entwickelt, das vorhersagt, welche Hautkrebspatienten von einer Behandlung profitieren, die das Immunsystem aktiviert. In der Praxis ermöglicht das KI-Modell, Hautkrebs mit einem Bluttest zu diagnostizieren, die Prognose zu bestimmen und zielgerichtete Therapien immer genauer zu bestimmen.

Die Hautkrebs-Studie wurde in der angesehenen Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlicht.

Das richtige Medikament für den richtigen Patienten

Die Stärkung der körpereigenen Abwehrkräfte hat sich als besonders wirksame Therapie bei Hautkrebs erwiesen. Das Problem bei Therapien, die das Immunsystem aktivieren, sind die Unterschiede zwischen den Patientengruppen: Während einige Patienten von einer Heilung sprechen können, profitieren andere überhaupt nicht von der Behandlung.

Frühere Forschungen waren nicht in der Lage, Ärzten Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, die vorhersagen würden, wer von einer Behandlung profitieren wird, die das Abwehrsystem aktiviert. Die richtige Ausrichtung von Therapien ist äußerst wichtig, da medikamentöse Therapien teuer sind und schwerwiegende Nebenwirkungen ziemlich häufig auftreten.“

Jani Huuhtanen, Doktor und Doktorand, Universität Helsinki und Aalto-Universität

Ein komplexes KI-Modell für eine einfache Frage

Die internationale Forschungsgruppe stellte die Hypothese auf, dass die Immunzellen von Patienten, bei denen die Therapie unwirksam war, Hautkrebs nicht als Feind erkennen, weshalb die Patienten nicht von der Behandlung profitieren.

Mithilfe des KI-Modells analysierte die Gruppe Proben von fast 500 Hautkrebspatienten und verglich sie mit den Proben von fast 1.000 gesunden Personen. Um die Interpretation zu unterstützen, verwendeten die Forscher ein anderes KI-Modell, das vom Mark M. Davis-Labor an der Stanford University entwickelt wurde. Aus diesen Proben errechneten die Forscher einfach die Anzahl der Immunzellen, die Hautkrebs erkannten.

Erwartungsgemäß wurden bei Melanompatienten mehr hautkrebsempfindliche Abwehrzellen gefunden als bei gesunden Patienten.

„Dieser Befund könnte es in Zukunft ermöglichen, Hautkrebs anhand einer Blutprobe zu identifizieren“, sagt Satu Mustjoki, Professor für Translationale Hämatologie von der Universität Helsinki.

Darüber hinaus profitierten Hautkrebspatienten, die mehr Abwehrzellen hatten, die Hautkrebs erkannten, eher von Therapien, die das Immunsystem aktivieren, als diejenigen, denen solche Zellen fehlten.

Fokussierung des KI-Modells auf andere Krebsarten

Der Einsatz von KI-Modellen in der Medizin hat exponentiell zugenommen, aber ihre Anwendung in der Patientenversorgung erfordert eine langfristige Zusammenarbeit zwischen Ärzten und Forschern, die auf künstliche Intelligenz spezialisiert sind.

„In zukünftigen Studien ist es unser Ziel, die Nutzung des jetzt entwickelten KI-Modells zu untersuchen und zu untersuchen, ob es das Ansprechen auf Behandlungen auch für neuartige Krebstherapien vorhersagen kann, die sich noch in der Entwicklung befinden“, sagt Harri Lähdesmäki, außerordentlicher Professor für Computerbiologie und maschinelles Lernen von Aalto Universität.

„Unser KI-Modell ist agil und anpassungsfähig, wodurch es möglich ist, die Anzahl der krebserkennenden Abwehrzellen auch bei anderen Krebsarten zu berechnen, darunter Brustkrebs, Lungenkrebs und Blutkrebs“, fügt Jani Huuhtanen hinzu.

„Unsere gesamte Forschung basiert auf Open-Source-Software, die unser KI-Modell anderen Forschern und Ärzten zur Verfügung stellt und auch seine Weiterentwicklung ermöglicht“, sagt Huuhtanen.

Quelle:

Universität Helsinki

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