26. Juni 2024, 18:49 Uhr | Lesezeit: 4 Minuten
Die Entwicklung Künstlicher Intelligenz schreitet in Riesenschritten voran. Viele Menschen fürchten die negativen Folgen von KI. Doch vor allem im Gesundheitswesen könnte der Einsatz Künstlicher Intelligenz enorme Benefits haben. So zeigen Forscher in einer neuen Studie, wie zuverlässig KI Krebserkrankungen erkennen kann.
Künstliche Intelligenz (KI) ist auf dem Vormarsch. Ähnlich wie das Internet wird sie unsere Welt und unser Leben verändern. Und wie jede neue Technologie kann sie sowohl für gute als auch für schlechte Zwecke eingesetzt werden. Doch insbesondere bei der Erforschung von wirksamen Medikamenten, Impfungen und anderen Methoden gegen Krankheiten birgt KI große Chancen. Dies zeigt nun auch eine neue Studie, in der eine trainierte KI Krebs mit einer Sicherheit von 98,2 Prozent erkennen konnte. Dadurch könnten Patienten in Zukunft wesentlich früher effektive Krebstherapien erhalten.
Jetzt dem FITBOOK-Kanal bei Whatsapp folgen!
Übersicht
Forscher entwickeln KI zur Krebsfrüherkennung
Es gibt mehr als 200 verschiedene Krebserkrankungen. Dabei zählt Krebs nach wie vor zu den Hauptursachen für vorzeitigen Tod bei Menschen. Das Tückische: Krebs entdeckt man oft erst im fortgeschrittenen Stadium, wenn sich bereits Metastasen im Körper gebildet haben. Hierbei werden die Krebszellen über den Körper verstreut und greifen verschiedene Organe an. In diesem Stadium sind die Heilungschancen gering. Daher ist die Früherkennung von Krebs besonders wichtig, um die Überlebenschancen von Krebspatienten zu erhöhen.
Aus diesem Grund haben britische Forscher an der Universität von Cambridge ein KI-Modell namens EMethylNET entwickelt, das Krebs anhand von DNA-Daten aus Gewebeproben erkennen kann.1 Ziel ist es, die Krebsfrüherkennung, -diagnose und -behandlung zu beschleunigen.
So wurde das KI-Modell entwickelt
Die Funktionsweise beziehungsweise die Lernalgorithmen hinter KI-Modellen sind komplex. Vereinfacht gesagt, sammelt man zunächst passende Daten, mit denen ein KI-Modell „gefüttert“ wird. Dabei lernt die KI, bestimmte Muster und Merkmale zu erkennen. So kann beispielsweise eine KI anhand der erlernten Muster auf einem Bild unterscheiden, bei welchem Tier es sich um eine Katze und bei welchem um einen Hund handelt.
Als Grundlage für die Entwicklung von EMethylNET dient die Erkenntnis, dass es in der DNA von Krebspatienten bereits im frühen Stadium zu einer sogenannten DNA-Methylierung kommt. Dabei handelt es sich um einen chemischen Prozess, der zu Beginn des Zellwachstums auftritt – auch bei Krebszellen. DNA-Methylierung variiert im Detail von Krebsart zu Krebsart und gilt somit als Marker für eine Früherkennung verschiedener Krebsarten.
EMethylNet konnte anhand der DNA-Methylom-Daten von Krebspatienten bestimmte Merkmale identifizieren, die nicht nur die Krebsfrüherkennung ermöglichen, sondern eben auch zwischen 13 Krebsarten unterscheiden kann.
Auch interessant: Kann sich Krebs bald selbst zerstören?
Training mit 6000 Gewebeproben aus dem Krebsgenom-Atlas
Für das Training von EMethylNET nutzten die Forscher Daten von mehr als 6000 Gewebeproben aus dem Krebsgenom-Atlas. Sie repräsentierten 13 Krebsarten, darunter Brust-, Lungen- und Darmkrebs. Anschließend testeten sie das trainierte KI-Modell an mehr als 900 Proben aus unterschiedlichen Datensätzen.
Die Auswertung zeigte, dass die KI mit einer Sicherheit von 98,2 Prozent erkennen konnte, ob es sich bei den Proben um Krebs oder um gesundes Gewebe handelte. Zudem konnte EMethylNET zwischen den 13 verschiedenen Krebsarten zuverlässig unterscheiden. Eine weitere gute Nachricht: Dabei spielte es keine Rolle, um welche Ethnie es sich bei den Patienten handelte. Obwohl die Test-Datensätze aus unterschiedlichen Ländern stammten, war die Trefferquote gleich gut.
Studie Handy-App erkennt mit hoher Wahrscheinlichkeit Corona-Infektion an der Stimme
Forschungsdurchbruch? Neuer Bluttest soll Krebsfrüherkennung revolutionieren
Studie zeigt erstmals Kiffen erhöht das Risiko für 6 Krebsarten
KI-Modell hilft Forschern, Krebsentstehung besser zu verstehen
Dank der Studie und dem neuen KI-Modell, könnte nicht nur die Krebsfrüherkennung verbessert werden. Die Forscher weisen auch darauf hin, dass es mithilfe von EMethylNET gelang, 3388 sogenannte Methylierungs-Stellen zu identifizieren, die mit krebsrelevanten Genen und Signalwegen in Verbindung stehen. Dies hilft den Forschern, die körpereigenen Mechanismen besser zu verstehen und warum normale Zellen zu Krebszellen mutieren. Denn erst, wenn diese Mechanismen entschlüsselt sind, wird man wirksame Medikamente und Therapien entwickelt können.
Obwohl diese Studie sehr vielversprechend ist, weisen die Autoren darauf hin, dass ihr KI-Modell noch weitere Studien und Tests absolvieren muss, bevor es in den klinischen Einsatz kann. Im weiteren Schritt soll das Modell auch für Körperflüssigkeiten weiterentwickelt werden. So könnte eine Krebsfrüherkennung auch ohne Gewebeentnahme möglich sein. Zudem erklärten die Forscher in Ihrer Studienauswertung, dass, je nach Verfügbarkeit von Trainingsdaten, die KI zur Erkennung von hunderten weiteren Krebsarten ausgeweitet werden kann. Dies könnte ein großer Schritt sein auf dem Weg zur Krebsheilung.
