Bei einer Krebserkrankung die Art des Tumors möglichst genau zu bestimmen, kann entscheidend sein für den Erfolg einer Behandlung. Denn die Therapie kann zielgerichteter auf die jeweilige Tumorart abgestimmt werden. Heilungschancen werden so eventuell deutlich besser.
Für eine präzisere Diagnostik ist an der Berliner Charité ein KI-Modell namens CrossNN entwickelt, an Tumoren trainiert und getestet worden.
„Unser Modell erlaubt in 99,1 Prozent aller Fälle eine sehr präzise Diagnosestellung von Hirntumoren und ist genauer als bisherige KI-Modelle“, sagt erklärt Dr. Philipp Euskirchen, Wissenschaftler am Standort Berlin des Deutschen Konsortiums für translationale Krebsforschung (DKTK) und am Institut für Neuropathologie der Charité. „Darüber hinaus konnten wir auf gleiche Weise ein KI-Modell trainieren, das über 170 Tumorarten aus allen Organen mit einer Treffsicherheit von 97,8 Prozent unterscheiden kann. Damit lässt es sich über die relativ seltenen Hirntumoren hinaus für Krebserkrankungen aller Organe anwenden.“
Die KI erhält lediglich den molekularen Fingerabdruck und damit die spezifischen Merkmale eines Tumors, der aus einer Gewebeprobe oder aus Körperflüssigkeiten stammt. Aufwändige und nicht immer risikolose Operationen gehören damit der Vergangenheit an.
Die neue Methode ist schnell und so genau, dass selbst die Forscher überrascht waren. Weitere klinische Studien mit crossNN sollen folgen. Das Ziel: Die exakte und vergleichsweise kostengünstige Tumorbestimmung anhand von DNA-Proben eine Routineversorgung werden zu lassen.