Krebsvorsorge: Künstliche Intelligenz kann Hirntumoren in nur 90 Sekunden voraussagen

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M.A. Dirk de Pol, aktualisiert am 29. März 2023, Lesezeit: 5 Minuten

Krebsfrüherkennung: In weniger als einer Minute kann die künstliche Intelligenz genaue genetische Vorhersagen über Hirntumore machen, die wahrscheinlich krebsartig sind. Die Forscher hoffen, dass dies zu besseren Möglichkeiten der Diagnose und Behandlung der Krankheit führen wird und dass sich mehr Menschen für klinische Studien anmelden werden.

Um was geht es in der Studie?

Forscher haben einen Weg gefunden, künstliche Intelligenz einzusetzen, um in weniger als 90 Sekunden nach genetischen Veränderungen in gefährlichen Hirntumoren zu suchen. Eine Studie zu diesem Thema ergab, dass diese Entdeckung die Erkennung und Behandlung von Gliomen erleichtern könnte.

DeepGlioma ist ein diagnostisches Screening-System, das künstliche Intelligenz nutzt. Es wurde von einer Gruppe von Neurochirurgen und Ingenieuren von Michigan Medicine zusammen mit Forschern der New York University, der University of California, San Francisco, und anderen entwickelt. Das System nutzt die schnelle Bildgebung, um Tumorproben, die während einer Operation entnommen werden, zu untersuchen und genetische Veränderungen schneller zu erkennen.

Mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von über 90 Prozent war das neu entwickelte System in der Lage, Mutationen zu finden, die von der Weltgesundheitsorganisation verwendet werden, um molekulare Untergruppen der Krankheit zu definieren.

  • Dies geschah in einer Studie mit mehr als 150 Personen, die an einem diffusen Gliom, dem häufigsten und tödlichsten primären Hirntumor, erkrankt waren. Die Zeitschrift Nature Medicine schrieb über die Ergebnisse.

Einsatzmöglichkeiten der neuen Technologie

„Dieses auf künstlicher Intelligenz basierende Werkzeug könnte die Diagnose und Behandlung von Menschen mit tödlichen Hirntumoren erleichtern und beschleunigen“, sagte Todd Hollon, M.D., der Hauptautor von DeepGlioma und Assistenzprofessor für Neurochirurgie an der University of Michigan Medical School. Die DeepGlioma-Studie wurde ebenfalls von Dr. Hollon geleitet.

Da die Vor- und Nachteile einer Operation für Menschen mit Hirntumoren von ihren Genen abhängen, wird die molekulare Kategorisierung zu einem immer wichtigeren Bestandteil sowohl der Diagnose als auch der Behandlung von Gliomen.

  • Bei Menschen mit einer bestimmten Art von diffusem Gliom, dem Astrozytom, ist die Wahrscheinlichkeit, dass es ihnen nach der Entfernung des gesamten Tumors besser geht, größer als bei Menschen mit anderen diffusen Gliomen.

Dennoch gibt es Einschränkungen, wer molekulare Tests für diffuse Gliome erhalten kann, und sie sind nicht immer an Orten verfügbar, die Menschen mit Hirntumoren behandeln. Selbst wenn die Ergebnisse verfügbar sind, kann es laut Hollon einige Tage bis Wochen dauern, bis sie verwendet werden können.

Hollon sagt, dass „Hindernisse bei der molekularen Diagnose zu einer unzureichenden Versorgung von Patienten mit Hirntumoren führen können, was die Entscheidung über eine Operation und die Wahl der Chemotherapie erschwert.“

Vor der Entwicklung von DeepGlioma konnten Neurochirurgen während der Operation nicht zwischen den verschiedenen Arten von diffusen Gliomen unterscheiden. Das System, das 2019 als Idee entstand, kombiniert tiefe neuronale Netze mit stimulierter Raman-Histologie, einer optischen Bildgebungstechnologie, die ebenfalls an der Universität von Michigan entwickelt wurde. Das Ziel des Systems ist es, ein Echtzeitbild von Hirntumorgewebe zu erhalten.

Hollon sagte, dass „DeepGlioma einen Weg für eine genaue und rechtzeitige Identifizierung schafft“. Dies würde den Ärzten eine bessere Chance geben, herauszufinden, wie ein Patient zu behandeln ist, und vorherzusagen, wie gut es ihm gehen wird. „DeepGlioma ermöglicht eine korrekte und schnellere Diagnose.“

Selbst wenn sie die bestmögliche Behandlung erhalten, haben Patienten mit diffusen Gliomen nicht viele Behandlungsmöglichkeiten. Patienten mit bösartigen diffusen Gliomen leben nach der Diagnose durchschnittlich nur 18 Monate.

Weniger als 10 Prozent der Gliom-Patienten nehmen an klinischen Studien teil, die häufig die Teilnehmerzahl nach molekularen Untergruppen begrenzen. Obwohl die Entwicklung von Medikamenten zur Behandlung von Tumoren sehr wichtig ist, ist dies immer noch der Fall. Die Mitarbeiter von DeepGlioma sind sehr zuversichtlich, dass das Programm dazu beitragen wird, Menschen in frühe Studien zu bringen.

Nach Aussage von Dr. Daniel Orringer, leitender Autor der Studie und außerordentlicher Professor für Neurochirurgie und Pathologie an der NYU Grossman School of Medicine hat es in den letzten Jahrzehnten bei der Behandlung der gefährlichsten Hirntumoren keine großen Fortschritte gegeben.

Er war auch derjenige, der die stimulierte Raman-Histologie entwickelt hat. „Ein Grund dafür ist, dass es bisher schwierig war, die Patientinnen und Patienten zu finden, die am meisten von gezielten Therapien profitieren würden. Schnelle Technologien für die molekulare Klassifizierung könnten dazu beitragen, die Art und Weise, wie klinische Studien angelegt werden, zu verändern und neue Behandlungen schneller zu den Patienten zu bringen.

Quellen

  1. Todd Hollon, Cheng Jiang, Asadur Chowdury, Mustafa Nasir-Moin et al. Artificial-intelligence-based molecular classification of diffuse gliomas using rapid, label-free optical imaging. Nature Medicine, 2023; DOI: 10.1038/s41591-023-02252-4

Der Beitrag beschäftigt sich mit einem medizinischen Thema, einem Gesundheitsthema oder einem oder mehreren Krankheitsbildern. Dieser Artikel dient nicht der Selbst-Diagnose und ersetzt auch keine Diagnose durch einen Arzt oder Facharzt. Bitte lesen und beachten Sie hier auch den Hinweis zu Gesundheitsthemen!

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