Inhalt
- Früherkennung
- Bestehende Behandlung verbessern
- Neue Heilmittel finden
- Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
- Fazit
Quelle: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
Wegbringen:
Könnte künstliche Intelligenz die Technologie sein, um Krebs endlich zu besiegen? Es ist unsere bisher beste Wette.
Mit dem Krebsimpfstoff, der Ende dieses Jahres an Menschen getestet werden soll, und den neuen AI-gesteuerten fortgeschrittenen Erkennungstechniken rückte der Kampf gegen den Krebs näher als je zuvor. Wir können diese am meisten gefürchtete Krankheit jetzt vorhersagen, bevor sie auftritt, und sie mit neuen Medikamenten behandeln, die auf die einzigartigen DNA-Schwächen dieser spezifischen malignen Erkrankung abzielen können.
Früherkennung
Das frühestmögliche Erkennen von Krebs ist von größter Bedeutung. Wenn ein Tumor in einem frühen Stadium diagnostiziert wird, können Ärzte ihn mit einer viel höheren Erfolgschance behandeln, bevor er zu groß wird. Je mehr sich ein Malignom ausgebreitet hat, desto geringer sind die Überlebenschancen des Patienten. In einem früheren Artikel haben wir bereits über algorithmische Software gesprochen, mit der jede Art von medizinischen Bildgebungsberichten analysiert werden kann, um selbst die winzigsten Anomalien zu erkennen, die das menschliche Auge nicht finden kann. Einige von ihnen sind so genau, dass sie eine erstaunliche Erkennungsrate von 88 Prozent aufweisen und rückwirkend verwendet werden können, um alle vorherigen medizinischen Aufzeichnungen eines bestimmten Patienten (oder sogar einer Population) in wenigen Minuten zu überprüfen.
Täglich werden neuere intelligente Algorithmen entwickelt, mit denen komplexe Tumormuster aufgespürt werden können. Einige von ihnen können verwendet werden, um einen Tumor bereits in dem Moment zu erkennen, in dem er gebildet wird. Ein Krebstherapie-Startup namens Cyrcadia Health entwickelte kleine, tragbare Patches, die bequem unter einen BH gesteckt werden konnten, um Temperaturänderungen in der Brust einer Frau zu erkennen. Mithilfe der Predictive Analytics-Software für maschinelles Lernen kann das Smart Device anormale zirkadiane Muster im Brustgewebe erkennen und die Frau (und ihren Arzt) sofort benachrichtigen. Die sensorgefüllten Pflaster können nach ersten Tests des Herstellers bis zu 80 Prozent der Brusttumoren erkennen. (Weitere Informationen zum Einsatz von Technologie in der Gesundheit finden Sie unter Die Rolle der IT in der medizinischen Diagnose.)
Noch interessanter ist, dass maschinelles Lernen zu gegebener Zeit neue Möglichkeiten zur Früherkennung eröffnen wird. Was Krebs zu einer Krankheit macht, die so schwer zu behandeln ist, ist die extreme Variabilität seiner vielen Formen. Obwohl in der Krebsgenomik viele große Fortschritte erzielt wurden, erfordert die Überwachung der menschlichen DNA auf Genommutationen erhebliche Anstrengungen bei der Sequenzierung. Je mehr Malignitätsproben und Beispiele AI sammeln können, desto mehr Informationen über Krebs werden zur Verfügung gestellt, und die Rechenlast für die Sequenzierung potenzieller Mutationen wird erheblich verringert.
Bestehende Behandlung verbessern
Die meisten traditionellen Chemotherapeutika sind für ihre verheerenden Auswirkungen auf den menschlichen Körper bekannt, wie Alopezie, ständige Müdigkeit, schädliches Erbrechen und viele andere. In den letzten Jahren wurden neuere, selektivere biologische Therapien entwickelt, um das körpereigene Immunsystem zu stimulieren und gegen bösartige Zellen vorzugehen. Zusammenfassend als „Immuntherapie“ bezeichnet, sind viele dieser neueren Therapien viel erträglicher, aber es ist schwer vorherzusagen, ob sie gegen einen bestimmten Tumor wirken werden oder nicht.
Ein solches Beispiel sind PD-1-Inhibitoren, eine Gruppe monoklonaler Antikörper, die verhindern, dass Krebszellen das Immunsystem deaktivieren. Einige Patientenpopulationen sind jedoch für ihre extrem niedrige Ansprechrate auf diese Art der Behandlung bekannt. Beispielsweise wirken PD-1-Inhibitoren bei etwa 80 Prozent der Patienten mit fortgeschrittenem nicht-kleinzelligem Lungenkrebs nicht, was aufgrund der hohen Kosten dieser Antikörper zu einer erheblichen Verschwendung von Ressourcen führt.
Die Präzisionsonkologie ist ein neuer Zweig, der neue Techniken entwickelt, die die Behandlungsentscheidungen verbessern, indem beispielsweise nur diejenigen Patienten gefunden werden, die von der oben beschriebenen Behandlung mit PD-1-Inhibitoren profitieren könnten. Forscher des französischen Instituts Curie arbeiten mit dem amerikanischen Startup Freenome zusammen, um eine neue nicht-invasive Alternative zur chirurgischen Biopsie zu entwickeln, mit der nach im Blut zirkulierender Krebs-DNA gesucht werden soll. Freenomes AI wird mit Daten von Krebspatienten gefüttert und hat das Ziel, einen Zusammenhang zwischen Blutbiomarkern und dem Ansprechen des Patienten auf die Behandlung zu finden. Ihre klinische Studie könnte die erste unter vielen sein, die darauf abzielt, die Effizienz und Präzision der modernen Immuntherapie zu verbessern und wertvolle Ressourcen zu sparen, die bei der Behandlung von Patienten, die keinen Nutzen daraus ziehen würden, verschwendet werden. (Technologie wird im Gesundheitswesen immer beliebter, aber was halten Patienten davon? Lesen Sie, was Patienten von der Gesundheitstechnologie erwarten.)
Neue Heilmittel finden
Der sogenannte "Krebsimpfstoff", der bisher bis zu 97 Prozent der Tumore bei Mäusen geheilt hat, ist wahrscheinlich die bahnbrechendste Neuigkeit seit Ewigkeiten. Eigentlich nur eine viel genauere Form der oben beschriebenen Immuntherapie, hat der Krebsimpfstoff seinen Namen von der Tatsache, dass er das Wiederauftreten von Tumoren verhindern kann. Wieder einmal aktiviert diese neue erstaunliche Behandlung die T-Zellen des Immunsystems, um Krebszellen im gesamten Körper zu eliminieren. Was diesen neuen "Impfstoff" von anderen Arten der Immuntherapie unterscheidet, ist, dass die beiden Wirkstoffe, aus denen er besteht, direkt injiziert werden Innerhalb der Tumor, um die "ruhenden" T-Zellen zu reaktivieren. Aus diesem Grund ähneln diese Zellen keiner anderen T-Zelle im Körper, sondern einer bestimmten Population, die darauf trainiert wurde, krebsspezifische Proteine zu erkennen. Sobald sie den Tumor in diesem Gewebe zerstören, können sie sich sogar frei durch den Blutkreislauf bewegen, um nach anderen Krebszellen zu suchen und diese zu zerstören, die in andere Gewebe eingedrungen sind (ein in der Medizin als "Metastasierung" bekanntes Phänomen).
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
Wenn diese Idee unglaublich klingt, dann liegt das daran, dass es so ist. Werden wir den Krieg gegen den Krebs gewinnen, sobald dieser Impfstoff seine Versuche abgeschlossen und der Öffentlichkeit zugänglich gemacht hat? Leider sind die Dinge selten so einfach und diese Behandlung funktioniert nur bei einer bestimmten Untergruppe von Krebsarten, da jede Krebsart auf unterschiedliche Weise vom Immunsystem beeinflusst wird. Und genau hier hilft uns die KI wieder als Deus ex machinaoder in diesem Fall a maschinelles Lernen deus ex machina.
Das dänische Unternehmen Evaxion hat kürzlich einen Fonds in Höhe von fast 1 Million US-Dollar erhalten, um ein maschinelles Lernprojekt zu entwickeln, mit dem die Immuntherapie auf die individuellen Bedürfnisse der Patienten zugeschnitten werden kann. Die Mutationen, die zum unkontrollierten Wachstum bösartiger Zellen führen, unterscheiden sich von Patient zu Patient und hängen von seinem spezifischen Genom ab. Durch die Sequenzierung von Genen in Krebszellen und gesunden Zellen des Patienten kann die KI die individuellen DNA-Veränderungen identifizieren, die für diesen Patienten spezifisch sind, und dann Impfantigene entwickeln, die wiederum eine wertvolle Hilfe für das Immunsystem des Wirts darstellen.
Evaxion ist keineswegs das einzige Unternehmen, das nach maßgeschneiderten Lösungen für die Krebstherapie sucht, und das einzige, was die verschiedenen Startups wirklich unterscheidet, ist nicht die Methode, sondern die Wirksamkeit ihrer Algorithmen für maschinelles Lernen. Ob es die dänische Firma sein wird, die das Rennen letztendlich gewinnen wird, wird nur die Zeit zeigen, aber was wirklich zählt, ist, dass das Element, das den Unterschied ausmacht, die KI ist.
Fazit
Eine der höchsten und unüberwindlichsten Mauern, die die Krebstherapie derzeit zu einem Privileg macht, das nur in den reichsten Ländern oder für die reichsten Personen verfügbar ist, sind bei weitem die exorbitanten Kosten. Diese neuen KI-gestützten Technologien können dazu beitragen, den Abfall zu reduzieren und die Kosten zu senken, wodurch die Krebsbehandlung viel erschwinglicher und im Gegenzug "demokratischer" wird.