Forscher von Stanford Medicine haben ein KI-Modell entwickelt, das die Diagnose und Behandlung von Glioblastomen, einer besonders aggressiven Form von Hirnkrebs, verbessern soll.\u00a0<\/b><\/p>\n
Das Glioblastom stellt die Mediziner vor einzigartige Herausforderungen, da die Zellstruktur von Patient zu Patient sehr unterschiedlich ist.<\/span><\/p>\n Olivier Gevaert, au\u00dferordentlicher Professor f\u00fcr biomedizinische Informatik und Datenwissenschaft, wies auf die Komplexit\u00e4t der Behandlung des Glioblastoms hin: \"Aufgrund der Heterogenit\u00e4t dieser Krankheit haben die Wissenschaftler noch keine guten Wege gefunden, sie zu bek\u00e4mpfen.\"<\/span><\/p>\n Die <\/span>AI-Modell<\/span><\/a> zielt darauf ab, dieses Problem zu entsch\u00e4rfen, indem gef\u00e4rbte Bilder von Glioblastom-Gewebe analysiert werden, um die Merkmale des Tumors, einschlie\u00dflich seiner Aggressivit\u00e4t und genetischen Zusammensetzung, zu bewerten.<\/span><\/p>\n Yuanning Zheng, aus Gevaerts Labor, <\/span>beschrieben<\/span><\/a> das KI-System als \"eine Art Entscheidungshilfesystem f\u00fcr die \u00c4rzte\".\u00a0<\/span><\/p>\n Das Modell k\u00f6nnte Klinikern dabei helfen, Patienten mit zellul\u00e4ren Merkmalen zu identifizieren, die auf aggressivere Tumore hindeuten, und sie f\u00fcr eine schnelle Nachsorge zu kennzeichnen. Es k<\/span>eine detailliertere Karte des Tumors, die Zell-zu-Zell-Interaktionen aufzeigt und verdeutlicht, wie diese mit den Ergebnissen der Patienten korrelieren.<\/span><\/p>\n Gevaert weiter: \"Das Modell zeigt, welche Zellen gerne zusammen sind, welche Zellen nicht kommunizieren wollen und wie dies mit den Ergebnissen der Patienten korreliert.\"\u00a0<\/span><\/p>\n Das Modell ergab beispielsweise, dass die Anh\u00e4ufung bestimmter Zellen, der so genannten Astrozyten, auf eine aggressivere Form des Krebses hinweist. Diese Erkenntnisse k\u00f6nnten m\u00f6glicherweise dazu beitragen, wirksamere Behandlungen f\u00fcr Glioblastome zu entwickeln.<\/span><\/p>\n Zheng hofft, dass das Modell auch als postoperatives Bewertungsinstrument dienen kann. Das Modell zeigte, dass Tumorzellen, die Anzeichen von Sauerstoffmangel aufweisen, h\u00e4ufig mit schlechteren Krebsergebnissen korrelieren.\u00a0<\/span><\/p>\n \"Indem es die sauerstoffarmen Zellen in histologisch gef\u00e4rbten Operationsproben beleuchtet, kann das Modell Chirurgen dabei helfen, zu verstehen, wie viele Krebszellen im Gehirn verbleiben und wie schnell die Behandlung nach der Operation wieder aufgenommen werden kann\", so Zheng.<\/span><\/p>\n Das Modell befindet sich zwar noch in der Forschungsphase, k\u00f6nnte aber auch auf andere Krebsarten wie Brust- oder Lungenkrebs angewendet werden.<\/span><\/p>\n Zheng schloss: \"Ich glaube, dass diese multimodale Datenintegration die Verbesserung der personalisierten Medizin in der Zukunft pr\u00e4gen kann.\"<\/span><\/p>\n Derzeit ist eine Proof-of-Concept-Version ihres Modells mit dem Namen GBM360 verf\u00fcgbar, mit der Forscher diagnostische Bilder testen und hochladen k\u00f6nnen, um die Ergebnisse f\u00fcr Glioblastom-Patienten vorherzusagen. <\/span><\/p>\n Zheng beeilte sich jedoch hinzuzuf\u00fcgen, dass sich das Modell noch in der Forschungsphase befindet und nicht in realen klinischen Umgebungen eingesetzt wird.\u00a0<\/span><\/p>\n Die Studie nutzt KI, um Glioblastom-Subtypen aus vorhandenen Patientendaten zu interpretieren, und hilft Klinikern, die Krankheitsprognose und -entwicklung f\u00fcr verschiedene Patienten zu bestimmen.\u00a0<\/span><\/p>\n Und so funktioniert es:<\/p>\n KI beschleunigt die datengesteuerten Ans\u00e4tze im Gesundheitswesen enorm und unterst\u00fctzt MRT-Scan,<\/a> Diagnostik von Augenkrankheiten<\/a>und anspruchsvoll Gehirn-Computer-Schnittstellen<\/a>, um nur einige der unz\u00e4hligen Anwendungen zu nennen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Forscher von Stanford Medicine haben ein KI-Modell entwickelt, das die Diagnose und Behandlung des Glioblastoms, einer besonders aggressiven Form von Hirnkrebs, verbessern soll. Das Glioblastom stellt Mediziner vor besondere Herausforderungen, da die zellul\u00e4re Zusammensetzung von Patient zu Patient sehr unterschiedlich ist. Olivier Gevaert, au\u00dferordentlicher Professor f\u00fcr biomedizinische Informatik und Datenwissenschaft, wies auf die Komplexit\u00e4t der Behandlung des Glioblastoms hin: \"Wegen der Heterogenit\u00e4t dieser Krankheit haben Wissenschaftler keine guten Wege gefunden, sie zu behandeln.\" Das KI-Modell zielt darauf ab, dieses Problem zu entsch\u00e4rfen, indem es gef\u00e4rbte Bilder von Glioblastom-Gewebe analysiert, um seine Merkmale zu bewerten, einschlie\u00dflich der Aggressivit\u00e4t des Tumors und der genetischen Eigenschaften.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":4780,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[84],"tags":[203,274,204,105,101],"class_list":["post-4779","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry","tag-biotech","tag-cancer","tag-healthcare","tag-machine-learning","tag-medtech"],"yoast_head":"\nMehr \u00fcber die Studie<\/span><\/h2>\n
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