Krebserkrankungen stellen eine der großen Herausforderungen des Gesundheitssystems dar. Trotz rasanter Fortschritte in der letzten Dekade ist die (frühzeitige) Erkennung und Diagnose oft noch schwierig. In manchen Bereichen sind die Behandlungsmöglichkeiten nur eingeschränkt verfügbar und mit erheblichen Nebenwirkungen verbunden. Das Verständnis für diese Erkrankungen zu erhöhen und Behandlungsmechanismen zu identifizieren, sind auf dem Weg zur effizienten Behandlung entscheidende Voraussetzungen.
An der Klinik III für Hämatologie, Onkologie und Palliativmedizin arbeitet PD Dr. Hugo Murua Escobar an der Erforschung der Wirkmechanismen verschiedener Substanzen auf das Verhalten von Krebszellen.
In Studien wurden Bauchspeicheldrüsenkrebszellen verschiedenen Wirkstoffen ausgesetzt und deren Auswirkung auf relevante Merkmale der Krebszellen gemessen und untersucht. Nach der Messung von Proliferation (Vermehrung), metabolischer Aktivität, Biomasse und Apoptose/Nekrose (Zellsterben) klassifizierte ein KI-Algorithmus die Sensitivität der Zellen auf die jeweiligen Substanzen. Darüber hinaus wurden Genveränderungen und -aktivitäten analysiert, die in Beziehung zur Effizienz der getesteten Substanzen stehen (Ma, Y.; Sender, S.; Sekora, A.; Kong, W.; Bauer, P.; Ameziane, N.; Al-Ali, R.; Krake, S.; Radefeldt, M.; Weiss, F.U.; et al. The Inhibitory Response to PI3K/AKT Pathway Inhibitors MK-2206 and Buparlisib Is Related to Genetic Differences in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma Cell Lines. Int. J. Mol. Sci. 2022, 23, 4295. https://doi.org/10.3390/ijms23084295, Ma Y, Sender S, Sekora A, Kong W, Bauer P, Ameziane N, Krake S, Radefeldt M, Al-Ali R, Weiss FU, Lerch MM, Parveen A, Zechner D, Junghanss C, Murua Escobar H. Inhibitory Response to CK II Inhibitor Silmitasertib and CDKs Inhibitor Dinaciclib Is Related to Genetic Differences in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma Cell Lines. Int J Mol Sci. 2022 Apr 16;23(8):4409. doi: 10.3390/ijms23084409. PMID: 35457227; PMCID: PMC9031017).
In derartigen Verfahren zur Analyse und Klassifizierung großer, mehrdimensionaler Datenmengen durch Künstliche Intelligenz steckt ein enormes – zurzeit nicht umfassend genutztes – Potential zur Verbesserung der Diagnostik und Behandlung von Krebserkrankungen.
Im Folgenden finden Sie eine beispielhafte Demonstration der Datenanalyse.
Wählen Sie links zunächst ein Medikament aus, um die Ergebnisse der Messungen angezeigt zu bekommen. Durch „Classify“ führen Sie den KI-Algorithmus aus und bekommen die resultierende Klassifizierung farblich dargestellt.
KI im Gesundheitswesen
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Gesundheitsbranche birgt ein erhebliches Potential – sowohl im Bereich der Patientenversorgung als auch für den Arbeitsalltag und die Entwicklung innovativer Forschungsmethoden.
Möchten Sie mehr über einen Demonstrator oder die praktischen Anwendungsmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen erfahren? Dann melden Sie sich gerne für eine Online-Sprechstunde an.