Künstliche Intelligenz prägt die Zukunft der Krebsfrüherkennung.

VTV.vn – Künstliche Intelligenz (KI) sorgt für neue Durchbrüche auf dem Gebiet der Krebsfrüherkennung.

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Krebserkennung mittels „mikroskopischer“ Biosignale.

Wissenschaftler des Massachusetts Institute of Technology (MIT) und von Microsoft haben kürzlich Forschungsergebnisse zu einem KI-gestützten Biosensorsystem veröffentlicht, das Krebs in einem sehr frühen Stadium mittels eines einfachen Urintests erkennen kann. Die in Nature Communications publizierte Studie eröffnet einen neuen Ansatz für die Krebsvorsorge zu Hause mit deutlich höherer Sensitivität als herkömmliche Methoden.

Dem Forschungsteam zufolge wurde KI eingesetzt, um Peptide – kurze Proteinketten – zu entwickeln, die die Aktivität von Proteasen erkennen können. Diese Enzyme sind in Krebszellen häufig überaktiv. Die Peptide werden auf die Oberfläche von Nanopartikeln aufgebracht und bilden so mikroskopische Biosensoren. Gelangen die Peptide in den Körper und treffen auf krebsassoziierte Proteasen, werden sie abgebaut und setzen spezifische Signale frei. Diese Signale werden über den Urin ausgeschieden und können mithilfe von Teststreifen, ähnlich wie bei Schwangerschaftstests, nachgewiesen werden.

Das Forschungsteam hatte zuvor gezeigt, dass die Protease-Sensortechnologie verschiedene Krebsarten wie Lungen-, Eierstock- und Darmkrebs nachweisen kann. Der Peptid-Designprozess basierte jedoch hauptsächlich auf traditionellen Methoden, was die Genauigkeit einschränkte. Um dies zu verbessern, entwickelten die Wissenschaftler ein KI-System namens CleaveNet, das automatisch Peptide entwirft, die jedes Zielenzym präzise identifizieren können.

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Das Labor von Professor Bhatia beteiligt sich derzeit an einem von der US-amerikanischen Behörde für fortgeschrittene biomedizinische Forschung und Entwicklung (ARPA-H) geförderten Projekt zur Entwicklung eines Heimtests, der etwa 30 verschiedene Krebsarten im Frühstadium erkennen und differenzieren kann. Neben der diagnostischen Anwendung bietet die KI-gestützte Peptidtechnologie auch Potenzial für die Krebstherapie. Diese Peptide können an Medikamente oder Antikörper gekoppelt werden, um den Wirkstoff gezielt im Tumormikromilieu freizusetzen. Dies erhöht die Wirksamkeit und reduziert Nebenwirkungen.

Experten zufolge schafft die Kombination von KI mit Nanotechnologie und Molekularbiologie eine neue Richtung in der Präzisionsmedizin, in der Krankheiten erkannt und behandelt werden können, bevor es zu ernsthaften Schäden kommt.

KI sagt das Krebsrisiko voraus, bevor Ärzte es feststellen.

Neben neuen Biosensoren zeigt KI auch überlegene Fähigkeiten bei der Analyse medizinischer Bilder, um das Krebsrisiko in einem sehr frühen Stadium vorherzusagen. Eine der bemerkenswertesten Studien ist das KI-Modell Sybil, das von Wissenschaftlern des Mass General Brigham Cancer Center und der Harvard Medical School in den USA zur Vorhersage des Lungenkrebsrisikos entwickelt wurde.

Laut Dr. Lecia Sequist vom Mass General Cancer Center trainierte das Forschungsteam das Sybil-Modell anhand Tausender Niedrigdosis-CT-Scans von Patienten, die an klinischen Studien teilnahmen. Die verwendeten Daten umfassten Informationen über die später an Krebs erkrankten Personen, den Zeitpunkt des Krankheitsbeginns, gesundheitliche Merkmale und Behandlungsergebnisse. Nach dem Training konnte Sybil das Lungenkrebsrisiko allein anhand von CT-Scans vorhersagen, ohne dass zusätzliche Patientendaten erforderlich waren. Die Studienergebnisse zeigten, dass das Modell eine Genauigkeit von etwa 80–95 % bei der Vorhersage des Lungenkrebsrisikos erreichte, noch bevor Radiologen eindeutige Auffälligkeiten feststellten.

Neben Sybil wird auch das KI-System MIRAI zur Vorhersage des Brustkrebsrisikos eingesetzt. MIRAI wurde von einem Forschungsteam unter der Leitung von Professorin Regina Barzilay am MIT entwickelt und nutzt Daten aus rund 128.000 Mammografien, darunter 3.800 Fälle, bei denen innerhalb von fünf Jahren Brustkrebs diagnostiziert wurde. Das System kann das zukünftige Brustkrebsrisiko mit einer Genauigkeit von etwa 75–84 % vorhersagen.

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Zu den größten Herausforderungen zählen heute die Sicherheit medizinischer Daten, die Transparenz von Algorithmen, das Risiko von Datenfehlern und die länderübergreifende Verfügbarkeit von Technologie. Darüber hinaus gilt die Schulung von medizinischem Fachpersonal im Umgang mit KI-Systemen und deren Überwachung als entscheidend für eine sichere und wirksame Behandlung. Angesichts des aktuellen Entwicklungstempos gehen viele Experten davon aus, dass KI künftig eine zentrale Rolle in Strategien zur Krebsprävention spielen wird. Laut Forschern besteht das langfristige Ziel nicht nur in einer effektiveren Behandlung, sondern auch in der Früherkennung, um Krebs einzudämmen, bevor er eine ernsthafte Bedrohung für die menschliche Gesundheit darstellt.

Experten gehen davon aus, dass der Einsatz von KI in der Krebsdiagnostik eine neue Ära der Präventivmedizin einläutet, in der das Krankheitsrisiko Jahre im Voraus vorhergesagt werden kann, anstatt auf das Auftreten von Symptomen zu warten. Wissenschaftler weisen jedoch auch darauf hin, dass die KI-Technologie noch umfangreicher getestet werden muss, bevor sie im Gesundheitswesen flächendeckend eingesetzt werden kann.

Quelle: https://vtv.vn/ai-dinh-hinh-tuong-lai-tam-soat-ung-thu-som-100260603183614169.htm