Eine neue Studie eines Expertenteams der University of Canterbury (Neuseeland) zeigt, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) medizinischem Fachpersonal dabei helfen kann, wirksamere Strategien zur Krebsbehandlung zu entwickeln und so die Möglichkeit zu erhöhen, Patientenleben zu retten.
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| KI wird in der Krebsbehandlung eingesetzt. (Quelle: vjst) |
Dies ist das Ergebnis einer vierjährigen Forschung eines Forschungsteams unter der Leitung von Associate Professor Alex Gavryushkin am Centre for Mathematical Biology der University of Canterbury.
Im Rahmen der Studie entwickelten Experten Algorithmen zur Analyse biologischer Daten im Zusammenhang mit komplexen genetischen Erkrankungen – wie Krebs und Gicht –, um die Entwicklung von Behandlungsschemata auf der Grundlage genetischer Daten zu unterstützen.
„Der traditionelle medizinische Ansatz betrachtet oft viele Patienten mit einer bestimmten Erkrankung, um die geeignete Behandlung auszuwählen“, sagte Associate Professor Gavryushkin.
Bei vielen Krankheiten, darunter auch Krebs, ist der Zustand jedes Patienten jedoch sehr unterschiedlich, auch wenn die Symptome ähnlich sind. Daher wird die Anwendung der gleichen Medikamente und Therapien nicht wirksam sein. „Das Genom ist die Antwort darauf“, betonte Herr Gavryushkin.
Außerordentlicher Professor Gavryushkin teilte mit, dass sein Forschungsteam seine Algorithmen anhand genomischer und klinischer Daten entwickelt und „trainiert“ habe, um den Zustand jedes Patienten mit bekannten Erkenntnissen und Methoden in Biologie und Medizin zu verknüpfen. Anschließend führten sie klinische Studien durch, um nützliche Empfehlungen zu geben, beispielsweise zur Kombination verschiedener Medikamente bei der Behandlung.
Er ist davon überzeugt, dass diese Technologie es Medizinern ermöglichen wird, wirksamere Behandlungsmethoden gegen Krebs zu entwickeln, das Wachstum behandlungsresistenter Zellen einzudämmen und die medizinische Versorgung angenehmer zu gestalten. Daher konzentriert sich die Forschung der Gruppe vor allem auf die Priorisierung und Planung von Behandlungen, um das Risiko der Entwicklung behandlungsresistenter Genotypen zu minimieren. Das größte Risiko nach der Behandlung besteht darin, dass die Population behandlungsresistenter Zellen nachwächst.
Außerordentlicher Professor Gavryushkin behauptet, dass dieser KI-Ansatz möglicherweise als zuverlässiger medizinischer Assistent für Onkologen dienen könnte. Er hofft, dass die Methode weltweit anwendbar sein wird, insbesondere an Orten, wo Ärzte möglicherweise keine spezielle Ausbildung in Genetik haben oder nicht die Zeit, die gesamte bisherige genetische Literatur zu studieren.
In der nächsten Phase wird sich das Forschungsteam darauf konzentrieren, die neue Technologie im Zusammenspiel mit Patienten, Krebsärzten und Epidemiologen zu testen. Darüber hinaus wendet das Team von Associate Professor Gavryushkin Algorithmen auch zur Behandlung von Gicht an, einer weiteren komplexen genetischen Erkrankung.
An beiden Forschungsprojekten waren Forscher und medizinische Experten aus Neuseeland, der Schweiz, Spanien und den USA beteiligt.
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