Künstliche Intelligenz verbessert Vorhersage von Krebstherapien

Montag, 13. Januar 2025 – New York. Wissenschaftler haben herausgefunden, dass eine Künstliche Intelligenz (KI) die Wirksamkeit von Medikamenten gegen Krebs besser vorhersagen kann als bisherige Methoden. In einer neuen Studie, die in der renommierten Fachzeitschrift Nature Medicine veröffentlicht wurde, zeigen die Forscher, dass die KI mit Hilfe von Labordaten und Informationen aus Patientenakten genauere Prognosen erstellen kann als die herkömmliche Bestimmung der Mutationslast in Tumoren.

Checkpoint-Inhibitoren sind eine Form der Immuntherapie, die das Immunsystem des Körpers dazu anregt, Krebszellen besser zu bekämpfen. Diese Therapie kann jedoch nicht bei allen Patienten gleich gut wirken. Bisher wurde häufig die Mutationslast, also die Anzahl der genetischen Veränderungen in einem Tumor, herangezogen, um zu entscheiden, ob ein Patient von dieser Behandlung profitieren könnte.

Die neue Studie hebt hervor, dass die KI nicht nur effektiver ist, sondern auch den Ärzten helfen kann, schneller und kostengünstiger eine individuelle Therapie zu entwickeln. Mithilfe der KI können Ärzte Daten analysieren, die aus verschiedenen Quellen stammen. Dies umfasst nicht nur die Genomdaten des Tumors, sondern auch allgemeine Gesundheitsinformationen des Patienten und die Behandlungsgeschichte.

Die Forschenden glauben, dass diese Erkenntnisse die Anwendung von Immuntherapeutika erleichtern könnten. Da die KI eine bessere Einschätzung liefert, könnte sie dazu beitragen, dass mehr Patienten von den Behandlungsmöglichkeiten profitieren, die bisher als nicht geeignet galten. Dies wäre ein wichtiger Schritt in der Personalisierung von Krebstherapien, die darauf abzielt, jedem Patienten die bestmögliche Behandlung zu bieten.

Die Studie ist ein vielversprechender Fortschritt im Kampf gegen Krebs und zeigt, wie moderne Technologien, wie Künstliche Intelligenz, dazu beitragen können, medizinische Behandlungsmethoden zu verbessern. Wissenschaftler auf der ganzen Welt sind gespannt darauf, die Auswirkungen dieser Forschungsarbeit auf die Krebstherapie in der Zukunft zu beobachten.