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Vorsorge gegen Lungenkrebs: MIT und Krankenhaus entwickeln KI-System

Das Massachusetts Institute of Technology und das Massachusetts General Hospital haben ein Deep-Learning-Modell entwickelt, das bei der Vorsorge gegen Lungenkrebs helfen soll. Der Algorithmus könne ein zukünftiges Risiko bis zu sechs Jahre vorhersagen.

2 Min. Lesezeit
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Bei fehlender Früherkennung kann sich Lungenkrebs schnell zu einer lebensbedrohlichen Diagnose entwickeln. (Bild: create jobs 51 / shutterstock)

Lungenkrebs zählt zu einer der häufigsten Todesursachen weltweit. Laut deutschem Krebsinformationsdienst erkranken in Deutschland etwa 57.000 Menschen pro Jahr. Auch wenn in den vergangenen Jahrzehnten einige Therapeutika entwickelt wurden, die Patient:innen mit Lungenkrebs nachweislich helfen können, ist die Früherkennung des Krebses nach wie vor eines der einzigen Mittel, um die Sterblichkeitsrate deutlich zu senken.

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Eine innovative Errungenschaft in diesem Bereich ist die jüngste Ankündigung des Massachusetts Institute of Technology (MIT) und des Massachusetts General Hospitals (MGH) über die Entwicklung eines Deep-Learning-Modells namens „Sybil“, das zur Vorhersage des Lungenkrebsrisikos dienen soll.

In der Studie, die letzte Woche offiziell im Journal of Clinical Oncology veröffentlicht wurde, stellen die Studienleiter:innen die These auf, dass ihr Deep-Learning-Modell, das die gesamten LDCT-Daten (Low Dose Contrast CT) eines:einer Patient:in auswertet, zur Analyse des individuellen Krebsrisikos eingesetzt werden kann. LDCT-Bilder können anhand erkennbare Merkmale wie Lungenknötchen das Lungenkrebsrisiko prognostizieren.

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Das Deep-Learning-Modell „Sybil“ soll anhand eines einzigen LDCT-Scans ein zukünftiges Lungenkrebsrisiko bis zu sechs Jahren vorhersagen und seine potenziellen klinischen Auswirkungen bewerten können. Im Zuge dessen seien keine zusätzliche demografische oder klinische Daten des:der Patient:in erforderlich.

Modell steht am Anfang der Entwicklung

Dem MGH zufolge ist die Studie bisher bemerkenswert erfolgreich verlaufen. Dennoch räumen die Studienleiter:innen ein, dass die klinischen Anwendungen und Auswirkungen der Technologie noch längst nicht ausgereift sind.

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Denkbar ist, dass das Deep-Learning-Modell in der klinischen Praxis als Kontrollinstrument eingesetzt wird, das die behandelnden Ärzt:innen auf ein potenzielles Lungenkrebsrisiko hinweist und bestenfalls die diagnostische Genauigkeit erhöhen kann.

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung hatte bereits im Januar 2019 die „Nationale Dekade gegen Krebs“ ausgerufen, dessen Ziel es ist, die Krebsforschung zu stärken, neue Erkenntnisse schneller für Patient:innen verfügbar zu machen und Vorsorge und Früherkennung zu verbessern.

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Auch international gab es bereits einige erfolgreiche Ansätze für neue Krebstherapien. Am Great Ormond Street Hospital in London haben Ärzt:innen erst Ende 2022 einen zuvor unheilbaren Krebs mit einer neuartigen Therapie besiegt. Mithilfe von Base-Editing konnte lymphoblastische Leukämie bei einer 13-jährigen Patientin geheilt werden.

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