Künstliche Intelligenz verbessert Vorhersage von Krebstherapien
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Montag, 13. Januar 2025 – New York. Eine neue Studie zeigt, dass eine Künstliche Intelligenz (KI) die Wirksamkeit von Krebstherapien, die sogenannten Checkpoint-Inhibitoren, besser vorhersagen kann als die herkömmliche Methode zur Bestimmung der Mutationslast im Tumor. Diese Ergebnisse, die in der renommierten Fachzeitschrift Nature Medicine veröffentlicht wurden, könnten bedeutende Auswirkungen auf die Art und Weise haben, wie Krebspatienten behandelt werden und wie Ärzte Entscheidungen über Therapien treffen.
Checkpoint-Inhibitoren sind Medikamente, die das Immunsystem dazu anregen, Krebszellen besser zu erkennen und zu bekämpfen. Doch nicht jeder Patient spricht auf diese Art der Immuntherapie an. Bisher analysierten Ärzte oft die Mutationslast eines Tumors, also die Anzahl der genetischen Veränderungen, um abzuschätzen, ob ein Patient von einer solchen Therapie profitieren könnte. Dieses Verfahren kann jedoch aufwändig und teuer sein.
Die aktuelle Studie zeigt nun, dass die KI in der Lage ist, aus verschiedenen Daten – wie Labortests und Informationen aus den Patientenakten – präzisere Vorhersagen über den Behandlungserfolg zu treffen. Laut den Forschern verbessern diese Ergebnisse die Möglichkeit, Patienten schneller und effektiver zu behandeln, indem gezieltere Therapieempfehlungen gegeben werden.
Die Entwicklung dieser KI-Technologie könnte die Kosten für Patienten und das Gesundheitssystem senken, da teure und zeitaufwändige Testverfahren möglicherweise oft vermieden werden können. Die Forscher hoffen, dass mithilfe solcher modernen Ansätze mehr Krebspatienten die besten Therapieoptionen angeboten werden können, was letztendlich zu besseren Behandlungsergebnissen führen würde.
Die Ergebnisse dieser Studie sind ein weiteres Beispiel dafür, wie Technologie im Gesundheitswesen eingesetzt wird, um Verbesserungen in der Patientenversorgung zu erzielen. Die Zukunft der Krebsbehandlung könnte durch Künstliche Intelligenz wesentlich einfacher und effektiver werden.
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