Forscher der McGill University (Kanada) haben ein neues Werkzeug der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, das in der Lage ist, unsichtbare Krankheitsmarker in einzelnen Zellen zu erkennen. Dies eröffnet die Aussicht auf eine frühere Diagnose und genauere Behandlungsmöglichkeiten für Patienten.
Das Tool namens DOLPHIN wird in einer Studie beschrieben, die in der Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlicht wurde. Laut den Autoren könnte diese Methode Ärzten helfen, das „Versuch-und-Irrtum“-Prinzip bei der Behandlung zu reduzieren, indem sie die jeweils am besten geeignete Therapie für jeden Patienten ermittelt.
Krankheitsmarker zeigen sich oft als subtile Veränderungen der RNA-Expression, die das Vorhandensein, den Schweregrad oder das Ansprechen auf die Behandlung der Krankheit widerspiegeln.
Herkömmliche Analysemethoden beschränken sich auf die Genebene und lassen dadurch viele wichtige Signale unentdeckt. DOLPHIN nutzt KI, um detailliert zu analysieren, wie kleine Segmente, sogenannte Exons, miteinander verbunden sind, und deckt so bisher übersehene genetische Marker auf.
„Gene sind nicht nur ein einzelner Baustein, sondern eher wie Legosteine, die aus vielen kleinen Teilen bestehen. Indem wir untersuchen, wie die Teile miteinander verbunden sind, deckt unser Werkzeug wichtige Krankheitsmarker auf, die lange Zeit übersehen wurden“, sagte die Hauptautorin Kailu Song, eine Doktorandin.
In einer Studie analysierte DOLPHIN Einzelzelldaten von Patienten mit Bauchspeicheldrüsenkrebs und entdeckte mehr als 800 Krankheitsmarker, die mit herkömmlichen Methoden nicht erkannt wurden.
Dank dieser Fähigkeit kann das System zwischen Patienten mit schnell fortschreitendem, risikoreichem Krebs und solchen mit milderen Verläufen unterscheiden – eine wichtige Information, die Ärzten hilft, geeignete Behandlungspläne zu entwickeln.
Neben seinem unmittelbaren Anwendungswert legt das Projekt auch den Grundstein für das langfristige Ziel, ein virtuelles Zellmodell zu entwickeln.
Die von DOLPHIN generierten detaillierten Einzelzellprofile können dazu dienen, das Zellverhalten und die Reaktion auf Medikamente zu simulieren, bevor Labor- oder klinische Tests durchgeführt werden, wodurch erhebliche Zeit und Kosten gespart werden.
Das Forschungsteam erklärte, der nächste Schritt bestehe darin, die Anwendung dieses Werkzeugs auf Millionen von Zellen auszuweiten und dadurch in Zukunft genauere virtuelle Zellmodelle zu erstellen.
Quelle: https://www.vietnamplus.vn/dot-pha-ai-phat-hien-hang-tram-dau-an-ung-thu-vo-hinh-post1067476.vnp
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